os sistemas de informação geográfica e detecção remota na
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Os Sistemas de Informação Geográfica e Detecção Remota na
Determinação das Regiões de Risco por Malária na Guiné-Bissau
Morna Nandaia
Dissertação de Mestrado em Gestão do Território
Área de especialização em Detecção Remota
e Sistemas de Informação Geográfica
Abril de 2015
i
Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do
grau de Mestre em Gestão do Território – Área de Especialização em Detecção Remota
e Sistemas de Informação Geográfica, realizada sob a orientação científica do Prof. Dr.
Rui Pedro Julião e co-orientação do Prof. Dr. Fernando Ribeiro Martins.
ii
“…Por detrás das estatísticas e dos gráficos esconde-se
uma enorme e desnecessária tragédia: o paludismo –
uma doença completamente evitável e tratável – ainda
ceifa a vida de uma criança africana por minuto.”
Dr.ª Margareth Chan (2012: xxviii)
In World Health Organization, World Malaria Report
iii
Ao meu querido irmão, Machel Nandaia
iv
AGRADECIMENTOS
Ao meu Orientador, Prof. Dr. Rui Pedro Julião, pelo interesse e confiança depositada
nesta dissertação e sobretudo pela orientação científica e recomendações ao longo deste
estudo.
Ao meu Co-Orientador, Prof. Dr. Fernando Ribeiro Martins, pelo interesse e confiança
e pelas valiosas sugestões e recomendações durante esta longa caminhada.
Ao Prof. Dr. José António Tenedório, pela disponibilidade e todo o auxílio prestado ao
longo da fase de Processamento Digital de Imagem e pelas sugestões partilhadas
sobretudo, no que se refere extracção de classes do uso do solo.
À Profª. Dra. Dulce Pimentel, por todo o apoio, incentivo, interesse, sugestões e
valiosas recomendações desde o primeiro momento deste estudo.
Ao professor Dr. José Manuel Rodrigues Lúcio, pela leitura e valiosas recomendações.
Ao Instituto Nacional de Saúde Pública (INASA/ Guiné-Bissau), nas pessoas de Dr.
Duarte Falcão, pela disponibilidade e apoio prestado, sobretudo no que respeita aos
termos técnicos. Ao Dr. Agostinho Betunde, pelo interesse demonstrado ao longo da
realização deste estudo e pelas valiosas recomendações relativamente aos dados
solicitados.
Ao Instituto de Higiene e Medicina Tropical da Universidade Nova de Lisboa, nas
pessoas de, Dr. Jorge B. A. Seixas e Rita Gomes Frances, pelo apoio prestado em
termos bibliográficos.
À Dra. Marta Ferreira (Hospital Fernando Fonseca), pelo esclarecimento dos termos
técnicos relacionados com as etapas do plasmodium e pela sugestão e disponibilização
de bibliografias relacionadas com a temática em estudo.
Ao Eng.º João Lona Tchedná, por todo o apoio e a disponibilização dos dados
climáticos.
A minha família, em especial ao meu pai Jaime Nandaia e a minha mãe Isabel Cunha,
aos meus irmãos João e António Nandaia, pelo apoio demonstrado. À Dulce Santos
Costa Pires, por todo o apoio.
v
Aos meus tios Miguel Camará e Sana Na N´hada, pela disponibilização dos dados
epidemiológicos e pelas valiosas recomendações. Aos meus primos, Luís Nhaque e
Sana Na Num-na, pelo apoio e incentivo.
As minhas tias Rosalina Santos Costa, Nené Rosa Cá e Maria Helena Tavares, pelo
incentivo e o apoio demonstrado ao longo deste percurso.
Ao meu colega e amigo Ricardo Silva, pela presença, crítica, incentivo e sugestões
demonstradas ao longo deste percurso durante os bons e maus momentos desta difícil
tarefa.
Aos meus colegas e amigos, Nuno Rodrigues, Ana Magalhães, Sérgio Correia, Solange
Mata, Rita Villas-Boas, Sara Cardoso, Ana Correia, Ana Filipa, Wilman Sidnei, por
todo o apoio e incentivo.
À Ilezanda Lopes, pelo carinho, amizade e todo o apoio demonstrado ao longo desta
caminhada, fazendo com que tal, não seja de todo uma caminhada solitária. A Elenise
Costa e Aruna Darame, pela amizade, carinho e incentivo.
Por fim, aos meus amigos de L.A (Joaquim Fernandes, Ademar Fonseca, Joeldino
Kypiani, Naimo Candé, António Miguel Monteiro Veiga, Cristiano Sá), pelo
companheirismo e amizade incondicional.
A todos, os meus sinceros agradecimentos.
vi
OS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA E DETECÇÃO REMOTA
NA DETERMINAÇÃO DAS REGIÕES DE RISCO POR MALÁRIA NA GUINÉ-
BISSAU
Morna Nandaia
RESUMO
Palavras-chave: Risco, Malária, SIG, Detecção Remota, Segmentação de Imagem,
Classificação Supervisionada e Não-Supervisionada.
A malária é uma doença infecciosa complexa, que resulta do “vírus” plasmodium, e
manifesta-se sob cinco tipos distintos de espécies protozoários (plasmodium vivax,
plasmodium ovale, plasmodium falciparum, plasmodium malariae e plasmodium
Knowlesi), atacando sobretudo os glóbulos vermelhos.
Considerada a quinta maior causa de morte por doenças infecciosas em todo o mundo
após doenças respiratórias, VIH/SIDA, doenças diarreicas e tuberculose, no continente
africano, a malária é considerada a segunda causa do aumento da mortalidade, após
VIH/SIDA. No caso particular da Guiné-Bissau, esta constitui a principal causa do
incremento da morbilidade e da mortalidade naquele país, onde, em 2012 foram
notificados 129.684 casos de paludismo, dos quais 370 resultaram em óbitos.
Partindo da realidade acima constatada, em particular, da complexidade e o impacto
global da doença associada a uma forte mortalidade e morbilidade, concluiu-se ser
necessário abordar esta temática, utilizando os SIG e a DR no sentido de determinar as
regiões de elevado risco. Entendeu-se serem necessárias novas abordagens e novas
ferramentas de análise dos dados epidemiológicos e consequentemente novas
metodologias que possibilitem a determinação de áreas de risco por malária.
O presente estudo, pretende demonstrar o papel dos SIG e DR na determinação das
regiões de risco por malária. A metodologia utilizada centrou-se numa abordagem
quantitativa baseada na hierarquização das variáveis. Pretende-se, assim abordar os
impactos da malária e simultaneamente demonstrar as potencialidades dos SIG e das
ferramentas de Análise Espacial no estudo da disseminação da mesma na Guiné-Bissau.
vii
THE GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS AND REMOTE SENSING IN
THE DETERMINATION BY RISK REGIONS IN MALARIA IN GUINEA-
BISSAU
Morna Nandaia
ABSTRACT
Keywords: Risk, Malaria, GIS, Remote Sensing, Image Segmentation, Supervised and
Unsupervised Classification.
Malaria is an infectious disease complex, which results in the “virus”, plasmodium, and
manifest itself in five different types of protozoa species (plasmodium vivax,
plasmodium ovale, plasmodium falciparum, plasmodium knowlesi and plasmodium
malariae), especially attacking the red bloods cells.
Considered the fifth leading cause of death from infectious diseases worldwide after
respiratory diseases, HIV/AIDS, diarrheal diseases and tuberculosis in Africa, malaria is
considered the second cause of increased mortality after HIV/AIDS. In the particular
case of Guinea-Bissau, this is the main cause of increased morbidity and mortality in the
country, where, in 2012, were reported a total of 129,684 cases of malaria, which 370
resulted in deaths.
Based on the above observed reality, in particular, the complexity and the overall
impact of disease associated with a strong mortality and morbidity, it was found it
necessary to address this issue, using Geographic Information Systems (GIS) and
Remote Sensing (RS) in order to determine the high risk areas. It was considered
requiring new approaches and new epidemiological data analysis tools and
consequently new methodologies for the determination of risk areas for malaria.
This study aims to demonstrate the role of GIS and RS in determining risk areas for
malaria. The methodology focused on a quantitative approach based on a model of the
variables. The aim is thus to address the impacts of malaria and simultaneously
demonstrate the potential of GIS and Spatial Analysis tools in the spread of the same
study in Guinea-Bissau.
viii
ÍNDICE
LISTA DE ABREVIATURAS ....................................................................................... x
INTRODUÇÃO .............................................................................................................. 1
Objectivos .................................................................................................................... 3
Estrutura da Dissertação ............................................................................................ 4
Metodologia ................................................................................................................. 6
I. MALÁRIA: PERFIL GLOBAL ................................................................................ 7
I. 1. A Doença no Contexto Global ............................................................................ 7
I. 2. Características Regionais ................................................................................... 8
I. 3. Fundos Destinados ao Controlo da Malária ................................................... 11
I. 4. Entraves ao Controlo da Doença ..................................................................... 12
I. 5. Os Factores de Disseminação da Doença ........................................................ 15
I. 6. Ciclo de vida do Vector ..................................................................................... 18
I. 7. As Etapas do Plasmodium ................................................................................. 20
I. 7. 1. Controlo do Mosquito .................................................................................. 22
I. 7. 2. Controlo do plasmodium .............................................................................. 26
I. 7. 3. Estratégia Global para o controlo e a erradicação da Malária ..................... 27
I. 8. As Medidas e Iniciativas Recomendadas pela OMS ...................................... 29
I. 9. Breve descrição e localização geográfica da Guiné-Bissau. ........................... 31
I. 9.1. A particularidade da Guiné-Bissau face à Malária ....................................... 33
I. 9.2. A Vulnerabilidade do país e a influência climatérica, como factor
determinante no incremento da doença ................................................................... 38
II. SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA, ANÁLISE ESPACIAL E
DETECÇÃO REMOTA APLICADOS A ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS ...... 41
II. 1. Introdução ........................................................................................................ 41
II. 2. Sistemas de Informação Geográfica ............................................................... 42
II. 3. A Análise Espacial como ferramenta de apoio à Decisão ............................ 46
ix
II. 5. Detecção Remota .............................................................................................. 48
II.5.1. Abordagens Orientada ao Objecto e abordagem píxel a píxel ..................... 50
II. 6. A Importância dos Sistemas de Informação Geográfica e Detecção Remota
no domínio da Saúde Pública ................................................................................... 53
III. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS E DADOS UTILIZADOS ........... 57
III. 1. Introdução ....................................................................................................... 57
III.1.1. Área de Estudo e Dados Utilizados ............................................................. 57
III.2. Estatística das Bandas utilizadas e o cálculo NDVI ..................................... 62
III. 3. Metodologia e Nomenclatura ........................................................................ 64
III.3.1. Software Utilizados ..................................................................................... 65
III. 3.2. Classificação da Imagem ............................................................................ 66
III.3.3. A Segmentação da imagem e extracção das classes de interesse ................ 71
III. 4. Classificação Supervisionada ........................................................................ 75
III.5. Aplicabilidade do Algoritmo Bhattacharyya ................................................. 77
III. 5.1. Análise de Concordância (Coeficiente Kappa) .......................................... 80
III.6. Determinação do Risco por Malária na Guiné-Bissau ................................ 81
III.6.1.Dados utilizados ........................................................................................... 81
IV. CONCLUSÃO ...................................................................................................... 103
BIBLIOGRAFIA ........................................................................................................ 107
LISTA DE FIGURAS ................................................................................................. 113
LISTA DE QUADROS ............................................................................................... 114
ANEXOS ..................................................................................................................... 115
x
LISTA DE ABREVIATURAS
AHP – Analytic Hierarchy Process
AE – Análise Espacial
DR – Detecção Remota
GE – Gota Espessa
GMAP – Global Malaria Action Plan
INASA – Instituto Nacional de Saúde Pública
INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
MILDA – Mosquiteiro Impregnado com insecticida de Longa Duração de Acção
OMS – Organização Mundial de Saúde
ONG – Organizações Não-Governamentais
PNLP – Programa Nacional de Luta Contra o Paludismo
SAB – Sector Autónomo de Bissau
VIH/SIDA – Vírus de Imunodeficiência Humana/Síndrome da Imunodeficiência
Adquirida
SIG – Sistemas de Informação Geográfica
TDR – Teste de Diagnóstico Rápido
TPI – Tratamento Preventivo Intermitente
USGS – United State Geological Survey
WMR – World Malaria Report
1
INTRODUÇÃO
A Malária é uma das mais mortíferas doenças infecciosas em todo o globo, com
forte impacto na região tropical e subtropical, onde é particularmente comum,
possuindo uma forte expressão sobretudo na região de África subsariana, onde é
registado cada vez mais novos casos deste flagelo.
É uma doença que deriva da transmissão do plasmodium por parte do vector que
se alimenta de sangue infectado, transmitindo posteriormente o “vírus” a um
hospedeiro, podendo em alguns casos ser o Homem.
Segundo WHO (2008:9), “em 2008, 109 países foram classificados como
endémicos, sendo que 45 destes encontravam-se nas regiões africanas, fazendo com que
esta doença seja considerada responsável pelo aumento da morbilidade e da mortalidade
nessas regiões”, afirmando-se como uma das mais inquietantes flagelos da actualidade a
ter em consideração, dado que, causa quase um milhão de mortes, na sua maioria
crianças menores de 5 anos.
A transmissão do plasmodium corresponde a um processo inicial, que culmina
com um ataque essencialmente dos glóbulos vermelhos por intermédio dos plasmodium,
manifestando-se sob cinco tipos distintos (Plasmodium Malariae Laveran, 1881
plasmodium vivax Grassi e Feletti, 1890; plasmodium Ovale Stephens, 1922;
Plasmodium Knowlesi Sinton e Mulligan, 1932 e Plasmodium Falciparum Welch,
1987).
Face ao que antecede, importa referir que, estes protozoários correspondem, aos
“únicos agentes etiológicos da malária humana”, (Cardoso; 2007:3). Sendo a malária
uma das doenças com mais impacto na saúde humana, este facto contribui para que esta
seja considerada uma doença complexa e mortal, colocando em risco cerca de “3,3 mil
milhões de pessoas em 109 países ao redor do Mundo” (GMAP; 2008:13).
Dados de 2010, revelaram uma estimativa de 219 milhões de casos notificados e
cerca de 660 mil óbitos, sendo que na sua grande maioria, correspondem a crianças com
menos de cinco anos. No caso particular da Guiné-Bissau, a malária é de longe a doença
mais mortal e a mais inquietante junto das autoridades responsáveis pelo sector da
Saúde Pública. Em 2012, foram registados cerca de 129, 684 casos de paludismo, que
resultaram em 370 óbitos, sendo que cerca de 50.801 (39 %) casos e 164 (45%) óbitos
2
foram registados nas crianças com idades inferiores a cinco anos, fazendo desta, uma
doença com forte impacto no bem-estar das populações.
Assim, no sentido em que cada vez mais se vêm debatendo acerca da
malária/paludismo e do seu impacto nas sociedades, torna-se necessário que os diversos
objectivos e directivas sejam coordenadas e que os processos de controlo, manejo e
seguimento de casos da doença sejam sustentados por ideias e princípios bem definidos,
de forma a articular as metodologias que vão sendo adoptadas para o combate e
erradicação deste flagelo.
Deste modo, torna-se necessária uma metodologia conjunta e eficiente, tal como
a proposta pela Organização Mundial de Saúde (OMS), a metodologia GRADE, que de
acordo com Directives pour le traitement du paludisme (2011:7), consiste em quatro
etapas fundamentais, nomeadamente: “1) Identificação, 2) Análise sistemática, 3)
Construção da tabela de dados e 4) Interpretação”.
A implementação desta metodologia poderá ser uma ferramenta de grande
importância para a redução dos casos de malária, dado que, implica uma análise
sistemática da doença, o que permite não só prever, como também, minimizar o impacto
da mesma.
O principal objectivo deste estudo é a determinação de regiões de risco para a
incidência da malária na Guiné-Bissau nos períodos de 2012-2013, perceber a influência
dos factores ambientais não só na disseminação do vírus, como também no
desenvolvimento do vector Anopheles, sendo também necessário perceber os esforços
do governo guineense no sentido de combater esta doença e quais os elementos/factores
responsáveis pela incidência e disseminação de novos casos da doença, recorrendo para
tal, aos Sistemas de Informação Geográfica (SIG) e Detecção Remota (DR).
3
Objectivos
O presente estudo tem como principal objectivo, promover um elo de ligação
entre os SIG e o Sistema Nacional de Saúde, podendo surgir neste sentido como
ferramenta de auxílio aos decisores na organização da resposta aos casos da doença.
Assim, pretende-se compreender a espacialização das manifestações da doença nas
diferentes regiões com a finalidade de delimitar as áreas de risco.
Sendo este estudo, um exercício meramente experimental, pretende-se
demonstrar as capacidades dos SIG, sobretudo, sistemas Open Source, promovendo
assim, uma ponte de ligação entre os SIG e os estudos epidemiológicos.
Em termos genéricos, os objectivos do presente estudo, surgiram da necessidade
de determinar as áreas de risco por malária na Guiné-Bissau, perceber as iniciativas do
governo guineense (nomeadamente as campanhas de distribuição dos mosquiteiros e
formação dos técnicos) e as dinâmicas internacionais no sentido de combater a doença.
Assim sendo, para efeitos de determinação das áreas vulneráveis, utilizou-se os
SIG e DR, no sentido de concretizar esse objectivo. Entendeu-se, que com esta
abordagem, devem ser analisados as diversas questões, nomeadamente:
Que factores têm contribuído para a incidência de novos casos da
malária?
Qual o ambiente (classe de ocupação do solo) preferencial para a
proliferação do vector?
Quais as variáveis com maior peso na explicação dos casos registados?
Quais as regiões mais afectadas, com base no modelo de análise
proposto?
Quais as potencialidades dos software Open Source?
De uma forma genérica, o presente estudo, pretende relacionar a ocupação do
solo e as características físicas do meio com o incremento e disseminação da doença.
Por fim, é de sublinhar que a escala mínima de análise corresponde à região, o que
revelou ser uma escala muito agregada, pelo que o ideal seria dispor dos dados a uma
escala mais baixa (nível sectorial).
4
Estrutura da Dissertação
Na presente dissertação, propõe-se estudar a Disseminação da malária na Guiné-
Bissau, com recurso aos SIG e DR de forma a determinar as regiões de elevado risco.
Neste sentido, o presente estudo encontra-se estruturado em quatro capítulos principais,
nomeadamente:
I- Malária Perfil Global;
II- SIG e DR na determinação de áreas de risco;
III- Procedimentos metodológicos e dados utilizados;
IV- Conclusão.
De um modo geral, no capítulo I, será abordada em pormenor as questões
relacionados com a Malária no contexto Global, regional e na Guiné-Bissau em
particular. Ainda neste capítulo será atribuída especial atenção às várias iniciativas da
OMS, no sentido de controlar e se possível erradicar este flagelo. Será ainda levada em
linha de consideração, os factores que têm contribuído para o incremento da malária na
Guiné-Bissau, a principal fonte e vector de transmissão desta doença, centrando
particularmente a atenção no Mosquito Anopheles fêmea, do complexo Anopheles
Gambiae.
No capítulo II, procurou-se abordar as questões relacionadas com os SIG,
Análise Espacial (AE) e DR, na determinação de áreas de risco, procurando, não só
apontar as potencialidades dos SIG na Saúde, como ferramenta metodológica de apoio a
decisão, mas também abordando a importância destes, como suporte para a resolução de
questões complexas no âmbito da saúde pública. Já no capítulo III, apresentam-se os
procedimentos metodológicos de AE e a aplicabilidade de DR.
Por último, no capítulo IV, procedeu-se a elaboração das considerações finais,
de forma a avaliar até que ponto os objectivos propostos foram atingidos. Ainda neste
capítulo elabora-se uma reflexão acerca da importância dos SIG na saúde e a
aplicabilidade da metodologia proposta numa situação real.
5
Figura 1. Estrutura de Dissertação.
Introdução
Capítulo I
Malária: Perfil Global
Capítulo II
SIG, AE e DR aplicados
a Estudos
Epidemiológicos
Capítulo III
Procedimentos
metodológicos e dados
utilizados
Capítulo IV
Conclusão
Definição da doença
Objectivos da Dissertação
Estrutura da Dissertação
Metodologia
A definição do Paludismo/Malária
A doença e os factores da disseminação
Perfil epidemiológico e vulnerabilidade da
Guiné-Bissau
Estratégia Global para a Erradicação da
Malária
A definição dos sistemas de informação
geográfica
Análise Espacial e DR como ferramenta
de apoio a decisão
A importância dos SIG e DR na saúde
pública
Discussão da metodologia aplicada e
destaque a aplicação da análise espacial e
SIG no domínio da saúde pública
Área de estudo, dados utilizados para a
determinação das regiões de risco
6
Metodologia
A complexidade e a persistência da malária impõem necessariamente a adopção
de novas metodologias, de forma a responder adequadamente às questões que têm
preocupado as entidades ligadas ao sector da saúde. Assim sendo, no presente estudo, a
abordagem metodológica foi centrada sobretudo na análise das classes de ocupação do
solo, nas diferentes variáveis relacionadas com a doença e as medidas de prevenção, por
fim, considerou-se também as “oscilações” ambientais.
Neste estudo, é utilizada a metodologia mista (qualitativa e quantitativa), sendo
numa primeira abordagem, atribuída maior importância à pesquisa e consulta
documental, tendo também como base orientadora, as várias recomendações da OMS
para a luta contra a malária.
Posteriormente, utilizou-se uma metodologia quantitativa, baseada
fundamentalmente na análise dos dados estatísticos. Relativamente ao processo de
extracção de informação a partir da imagem de satélite, aplicou-se uma abordagem
orientada ao objecto, que consistiu na segmentação da imagem, tendo-se utilizado o
algoritmo de classificação de Bhattacharya, e aplicado um limiar de aceitação de
99,9%. Já para a análise de concordância, utilizou-se o índice Kappa para medir o grau
de concordância entre a imagem classificada e a imagem de referência.
Para efeitos de determinação das regiões com elevado risco, efectuou-se a
normalização dos dados, aplicando uma escala de variação entre 2 à 10 (menos
importante à extremamente importante). Após a normalização dos dados, utilizou-se o
método de hierarquização das variáveis, atribuindo pesos às variáveis, segundo a
importância que cada uma apresenta no incremento da doença.
Com base nos métodos acima mencionados, conseguiu-se determinar as regiões
com risco elevado (Bissau); risco elevado, embora moderado surgem às regiões de
Quinara, Tombali, Gabú e Bafatá. Já as regiões de risco não muito elevado aparecem às
regiões de Biombo, Cacheu e Oio. Relativamente à região de baixo risco, surge Bolama-
Bijagós, isto, de acordo com o modelo de risco resultante das variáveis cruzadas.
De um modo geral pretende-se, com este estudo, demonstrar a importância e as
potencialidades dos SIG e DR, sobretudo, os sistemas Open Source no domínio da
saúde pública, mais concretamente no estudo da disseminação de Paludismo na Guiné-
Bissau.
7
I. MALÁRIA: PERFIL GLOBAL
I. 1. A Doença no Contexto Global
Ao longo de vários anos, a malária/paludismo tem contribuído fortemente para
um incremento da morbilidade1 e da mortalidade, sobretudo em crianças e mulheres na
fase da gravidez; no entanto, “até recentemente, pouco se sabia acerca desta doença, que
outrora recebeu diversas denominações, nomeadamente, febre palustre, miasmática,
phyto-hemica, telúrica, intermitente etc” (Moreira, 1890:16).
A malária é uma doença infecciosa aguda ou crónica com um forte impacto
sobretudo nas regiões tropicais e subtropicais, transmitida por um mosquito vector
(Anopheles). Nos humanos, actua por intermédio de cinco2 espécies protozoário do
género plasmodium (plasmodium vivax, plasmodium ovale, plasmodium falciparum,
plasmodium malariae e plasmodium Knowlesi).
É uma doença, cujo “ padrão de distribuição e transmissão varia muito entre as
regiões geográficas chegando mesmo a ser distinto dentro de cada país, resultando esse
facto de vários factores, nomeadamente: as variações das condições ecológicas, das
diferenças entre os vectores e os parasitas e factores socioeconómicos, como a pobreza e
acesso aos cuidados de saúde eficazes e serviços de prevenção” (WHO; 2005: xvii).
Embora as questões relacionadas com as recomendações da OMS para a redução
e a erradicação da malária, tenham sido objecto de debate e de reflexão por todo o
globo, sobretudo nos países endémicos, a verdade é que, ainda assim, continuam a
registar-se casos de malária, tornando-se assim num sério problema à saúde humana.
Segundo ZHANG et. al. (2008:1), “por todo o globo, a malária mata entre 1,1 à
2,7milhões de pessoas por ano”.
Em 2000, “foi responsável por 350 a 500 milhões de episódios clínicos,
resultando em mais de um milhão de mortes, especialmente entre crianças menores de
cinco anos na África subsariana. É a quinta causa de morte por doenças infecciosas em
todo o mundo (após Doenças Respiratórias, HIV/SIDA, Doenças Diarreicas e
Tuberculose) e a segunda em África depois de HIV/SIDA” (GMAP; 2008:27).
1 Termo que designa a relação existente entre o número de casos de enfermidade e o número de habitantes
em dado lugar e momento ou relação entre doentes. 2 Mais frequentes do género plasmodium
8
Apenas em 2010, foram registados 219 milhões de casos de Paludismo que
causaram 660 mil óbitos, evidenciando uma diminuição de mortalidade em cerca de
25% a nível mundial, em relação ao ano 2000 e de 33% na região africana da OMS.
Essa diminuição resultou fundamentalmente das políticas e estratégias de controlo a
doença recomendadas pela OMS, que, desde 2008 têm sido utilizadas no sentido de
controlar essa epidemiologia.
Das políticas adoptadas, importa destacar a de disponibilização dos mosquiteiros
com insecticida impregnado de longa duração de acção (2011) a todos os pacientes que
apresentam suspeitas e casos confirmados da doença, não se limitando apenas a crianças
e mulheres grávidas.
I. 2. Características Regionais
A malária é particularmente uma doença com forte impacto na saúde das pessoas
por todo o Globo, no entanto, manifesta-se de forma distinta local e regionalmente. Essa
manifestação e transmissão da doença estão fortemente associadas a factores humanos e
ambientais. Aos factores humanos estão subjacentes, os comportamentos dos indivíduos
em áreas consideradas de alto risco de transmissão e a própria situação em que estes se
encontram em termos de bem-estar.
Por sua vez, o ambiente é um factor importantíssimo na variação do número de
vectores numa dada região. Na verdade, a distribuição espacial das doenças e da malária
em particular é fortemente afectada pela variação da temperatura e das condições
ecológicas, factores importantes na determinação da capacidade de adaptação dos
vectores a diferentes áreas, regiões e continentes. Assim sendo, torna-se fundamental
compreender a variação da doença nos diferentes continentes do globo.
No continente africano, a malária tem desempenhado um forte impacto
sobretudo na região da África subsariana, levando a adopção de novas medidas,
nomeadamente a pulverização intradomiciliária, Tratamento Preventivo Intermitente
(TPI), etc. Importa ressaltar que na sua grande maioria, os países africanos apresentam
eventos meteorológicos que variam entre as épocas secas e chuvosas, pelo que a
adaptação dos vectores a essas condições é bastante auxiliada, devido, sobretudo as altas
temperaturas (temperatura mínima acima dos 18º), adequados a proliferação dos
mosquitos.
9
Almeida (2012:35) defende que, “as doenças associadas as condições climáticas
extremas assumem cada vez maior relevância nos sistemas de saúde de todo o mundo”.
A consciência deste facto pode incentivar o aumento de estudos que visem ajudar a
definir os locais e o momento da ocorrência de eventos extremos bem como identificar
as populações de risco. Deste modo, dada a sua localização geográfica, torna-se
necessário enquadrar a situação da Guiné-Bissau no contexto dos restantes países da
sub-região do oeste africano, de forma a encontrar um padrão que explique melhor não
só as influências climáticas como também os progressos do país.
Dados da OMS indicam que “324 milhões de pessoas nos 17 países da sub-
região estão em risco de contrair a doença, sendo que 313 milhões encontram-se numa
situação de alto risco” (WHO, 2013:72). De uma forma geral, na sub-região de Oeste
africano, a transmissão da malária é uma realidade ainda bastante preocupante, facto
que depende de inúmeros factores.
Contudo, apesar desta realidade, alguns países, têm vindo a demonstrar grandes
progressos, relativamente ao controlo e eliminação da doença, nomeadamente Cabo
Verde e Argélia, que se encontram nas fases de pré-eliminação e eliminação. De certo
modo, poderemos considerar os progressos que estes dois países têm vindo a registar,
sobretudo na diminuição do número de casos e óbitos por malária, resultado de um
aumento considerável da proporção das populações com acesso aos meios
antimaláricos.
Tal diminuição deveu-se também em grande parte às acções levadas ao cabo por
diversas iniciativas, como por exemplo, a Cimeira de Abuja (25 de Abril 2000). Neste
encontro, os líderes dos países participantes, “empenharam-se por um esforço intensivo
para, até ao ano 2010, reduzir a metade a mortalidade entre a população africana pela
implementação de estratégias e acções para fazer recuar o paludismo” (Abuja; 2000:1).
Durante este encontro, os responsáveis dos países envolvidos, “concordaram em,
estimular acções a nível regional para assegurar a implementação, controlo e gestão da
iniciativa fazer recuar a malária; iniciar acções a nível nacional para fornecimento de
recursos destinados a facilitar a realização dos objectivos da iniciativa fazer recuar a
malária; trabalhar com parceiros para atingir os objectivos estabelecidos, assegurando a
atribuição dos recursos necessários provenientes dos sectores privados e públicos e de
organizações não-governamentais e criar nos seus países um meio propício a uma
participação crescente em lutas contra a malária” (Abuja; 2000:1).
10
No continente asiático, devido à grande resistência dos vectores aos químicos, a
adaptação às condições ambientais, deslocações populacionais e declínio económico em
certos países, levou a que a política adoptada se concentrasse fundamentalmente no
incentivo a uma participação pública, nos processos de controlo e erradicação do
parasita, na adopção do método baseado na pulverização intradomiciliária, incluindo
novas abordagens no que respeita ao manejo de novos casos da doença.
No que concerne à resistência dos vectores, importa referir que o sudoeste
asiático corresponde à área com maior taxa de resistência aos antimaláricos, tendo este
facto contribuído em grande parte para a reincidência de novos casos da malária,
sobretudo, dos protozoários plasmodium vivax e plasmodium falciparum. Assim sendo,
“desde 1998, que os países desta região têm realizado o controlo e monitorização das
resistências aos antimaláricos” (WMR, 2005:xiv). Importa referir que, em áreas mais
afectadas pela doença, a pulverização intradomiciliária e o TPI são das metodologias
mais utilizadas para o controlo do vector.
Aos países endémicos da América do Sul, é de salientar que de acordo com
WMR (2005: xv), “os registos da malária em certas áreas consideradas endémicas,
resultaram sobretudo da circulação da população, que em grande parte estão associados
aos trabalhos nas minas de ouro e nas florestas, resultando assim numa área
epidemiológica isolada”.
Nas áreas afectadas é frequente o uso de pulverização intradomiciliária e TPI
como estratégias para o controlo do vector. Para o combate a parasita, incluiu-se a
terapia combinada à base de Artemisinina, como forma de responder à resistência dos
parasitas a tratamentos à base de Cloroquina.
Por fim, nos países mais desenvolvidos, verificou-se maior controlo e
erradicação do parasita. Como refere Lieshout et. al (2004: 88), “este controlo, só foi
possível devido sobretudo ao rápido desenvolvimento não só económico desses países,
como também dos cuidados de saúde e à modernização da produção pecuária e
agricultura”. De facto, essa modernização e o crescimento económico proporcionaram
uma diminuição da malária, nas áreas que outrora eram consideradas endémicas.
11
I. 3. Fundos Destinados ao Controlo da Malária
O combate à malária é uma iniciativa que tem demonstrado desde início uma
grande necessidade relativamente a obtenção de fundos, com vista a possibilitar a
eficácia no combate e acesso universal aos meios de prevenção à doença, de forma a
diminuir a resistência do vector aos mecanismos de combate.
Segundo WHO (2012:x), “o fundo disponível para o controlo da malária cresceu
vertiginosamente de menos de 100 milhões de dólares em 2000 para 1 710 milhões de
dólares em 2010 e foram estimadas em 1 660 milhões de dólares em 2011 e 1 840
milhões de dólares em 2012”. Importa também realçar que o financiamento com fundos
internos dos países endémicos também aumentou, “tendo sido estimado em 2011, uma
despesa nacional para o controlo da malária nessas regiões que ronda os 625 mil
dólares” (WHO, 2012:x).
O aumento dos fundos contra a malária vem dar continuidade à iniciativa3
desenvolvida pela OMS e vários parceiros internacionais, no sentido de possibilitar um
acesso universal a todos os indivíduos que se encontrem em áreas consideradas
endémicas, aos meios de prevenção contra a doença, sobretudo nas regiões sul-
americana, asiática e africana4 em particular, que continua a ser a mais afectada, no que
respeita a incidência dos casos de paludismo.
Os esforços no sentido de possibilitar um maior controlo do vector e acesso aos
meios antimaláricos por parte da OMS, juntamente com o Fundo Global contra a
doença, a iniciativa Roll Back Malaria e diversas fundações e doadores, têm sido
direccionados no sentido de angariar fundos e mecanismos de combate ao vector e
adaptar esse combate à resistência às insecticidas e antimaláricos.
Embora ainda “aquém dos 5,1 mil milhões de dólares necessários todos os anos
(2011-2020), para atingir a cobertura universal de intervenções contra a malária, o
financiamento concedido para o controlo da doença permitiu aos países endémicos
aumentarem significativamente o acesso a intervenções preventivas contra a malária,
bem como serviços de diagnósticos e tratamento” (WHO, 2012:IX).
3 Acerca da importância das iniciativas e programas, na expansão das intervenções de controlo da malária,
ver Giroux e Castro (2013: 2) 4 É de referir, que a centralização dos fundos para a luta contra a Malária, de certa forma, condiciona o
crescimento económico destas regiões, sobretudo os mais pobres, dado que, essas verbas poderiam ser
canalizadas para o combate à fome e pobreza.
12
Na verdade, o financiamento da luta contra a malária, não só permitiu uma maior
eficácia contra vector Anopheles e o plasmodium nas diferentes regiões do globo, como
também possibilitou um salto enorme relativamente ao desempenho de certos países,
em matéria de controlo e eliminação da doença.
O financiamento para o controlo e eliminação da malária, possui um papel
relevante, sobretudo no que concerne à ajuda disponibilizada aos países mais afectados,
sendo que, na sua maioria são países pobres e fortemente dependentes da ajuda externa
como é o caso da Guiné-Bissau, que tem beneficiado não só dos fundos para o controlo
da malária, como também de vários programas de cooperação entre diferentes estados
membros com a OMS, com forte impacto na elaboração de documentos estratégicos e
orientadores dos programas de luta contra a doença.
I. 4. Entraves ao Controlo da Doença
Uma das principais particularidades da malária, prende-se com a sua elevada
expressão nas regiões intertropicais, isto é particularmente interessante, dado que os
países com maiores riscos de incidência da doença situam-se nestas regiões, como é o
caso da Guiné que, possui ainda um longo trajecto a percorrer, facto que se explica não
só com a ineficiência no combate ao paludismo, resultante sobretudo da baixa
qualificação dos técnicos ligados à luta contra a malária, a situação socioeconómica e
político militar que têm condicionado muitas das acções direccionados para o controlo
do vector, como também, à falta de equipamentos básicos para o armazenamento e
tratamento de dados, o “frágil” sistema de saúde pública e a inconsistência dos dados
estatísticos.
Na verdade, o tratamento dos dados é um assunto de grande importância para
perceber melhor a situação do país e a tendência do mesmo face a doença. Sabe-se que
por todos os países africanos considerados endémicos, é extremamente difícil, efectuar
uma apreciação fidedigna das tendências do paludismo/malária, resultando esse facto da
inconsistência dos dados recolhidos em certos países (áreas de estudo).
Contudo, estudos mais recentes vieram demonstrar alguns progressos no
combate a este flagelo, o que deveu-se sobretudo a uma maior cobertura de intervenções
nas áreas mais vulneráveis a incidência, sendo que a melhoria dos sistemas de saúde
pública, foi um dos factores incitador para este progresso.
13
De facto, na última década testemunhou-se uma rápida expansão das
intervenções, resultantes das várias iniciativas, cujo principal objectivo foi intensificar a
luta contra a malária, de forma a fazer recuar esse flagelo, sobretudo nas regiões mais
afectadas, como é o caso da região de Gabú que apresenta uma prevalência do
Paludismo na ordem dos “12%. Também, salientam-se pela negativa, outras regiões que
apresentam uma prevalência relativamente alta, nomeadamente: Oio 9%, Quinara 9%,
Sector Autónomo de Bissau (SAB) 9%” (Programa Nacional de Luta Contra o
Paludismo (PNLP), 2013:15).
De acordo com o relatório da OMS, “em 2008 havia 109 países endémicos, 45
na região africana da OMS” (WHO, 2008:1). Ao longo de vários anos, a malária tem
contribuído para um aumento da morbilidade e da mortalidade. Com base nesta
realidade, têm-se intensificado os métodos de combate à doença, sobretudo nos países
de elevada vulnerabilidade, face a incidência deste flagelo.
Actualmente verifica-se, uma forte aposta em novas abordagens e metodologias
de análise distintas da abordagem convencional, com o objectivo de mitigar a incidência
deste flagelo, cumprindo assim as metas estabelecidas pela OMS. Assim, as Estratégias
de Cooperação da OMS com os países, tal como foi anteriormente referido, consistem,
não só em apoiar os países no sentido de melhorarem o seu desempenho no que respeita
a melhoria da saúde, como também no auxílio em matéria de elaboração e transcrição
de documentos orientadores para a luta contra a malária.
Foram vários os programas e iniciativas adoptadas para o combate ao
Paludismo na Guiné-Bissau, como é o caso do plano estratégico de luta contra o
paludismo, desenvolvido depois da Cimeira de Abuja (Abril de 2000); o segundo plano
estratégico 2006-2010; o plano complementar 2010-20135; a Estratégia de Cooperação
entre Países (2013), Plano estratégico de seguimento e avaliação (2013-2017), que têm
como objectivo específico, o reforço do sistema de seguimento e avaliação da luta
contra o paludismo de forma a acompanhar o desempenho do programa face aos
objectivos pré-estabelecidos, entre outros.
Todavia, é imprescindível uma melhoria do espaço físico onde estes programas
serão desenvolvidos, uma vez que, “o espaço disponível não é adequado a uma boa
5 Este plano tinha como principal objectivo permitir um acesso universal aos meios antipalúdicos e atingir
uma cobertura universal no que respeita a distribuição dos MILDA.
14
organização funcional e documental exigida para a coordenação do programa”
(Relatório Anual do PNLP; 2009: 10).
Segundo a Estratégia de Cooperação da OMS com a República da Guiné-Bissau
(2004-2007: 1), o programa de cooperação assenta sobre três eixos fundamentais:
1) - Reforço de parcerias a favor da saúde;
2) - Melhoria do desempenho do sistema de saúde;
3) - Luta contra as doenças prioritárias.
Segundo a World Malaria Report (WHO, 2008:viii), a Assembleia da
Organização Mundial da Saúde para 2005, cujo principal objectivo foi “atingir uma
meta igual ou superior a 80% em matéria de controlo do Paludismo, baseou-se em
quatro intervenções fundamentais: Mosquiteiros tratados com insecticida de longa
duração destinados às pessoas em situação de risco; antimaláricos apropriados para os
pacientes com malária provável ou confirmada; pulverização de insecticida destinada às
famílias em situação de risco e TPI durante a gravidez”
Apesar de grandes avanços efectuados na cooperação e trocas de informações no
domínio da saúde pública e da redução da pobreza na região africana e na Guiné-Bissau
em particular, ainda não é suficiente, facto que se justifica com a insuficiência dos
técnicos ligados a área da prevenção e tratamento das doenças prioritárias e também a
falta de coordenação entre os responsáveis pela luta contra a malária.
Contudo, nota-se um esforço enorme de várias organizações e parceiros em
inverter essa tendência. Neste sentido, a OMS tem contribuído não só financeiramente,
mas também através de apoios técnicos e institucionais, no sentido não apenas de os
orientar no terreno, mas, essencialmente em permitir uma maior capacidade destes em
responder aos casos de doenças consideradas prioritárias. Este aspecto é particularmente
importante, dado que, na Guiné-Bissau a falta de técnicos e a baixa formação dos
mesmos, tem determinado e consequentemente condicionado as iniciativas de
seguimento e acompanhamento dos casos do paludismo e o manejo dos mesmos.
Neste contexto, sublinha-se também as reflexões patentes no Plano Estratégico
nacional de seguimento e avaliação (2013-2017), onde se destaca a “insuficiência dos
técnicos em quantidade e qualidade a nível do programa para o seguimento e avaliação
das actividades, como também de equipamentos e tecnologias de informação e
15
comunicação (computadores, impressoras, data show, Internet, telefones, etc.) para a
realização das actividades” (PNLP, 2013-2017: 28).
Face ao que antecede, importa também mencionar que, no decorrer da realização
da estratégia de cooperação da OMS com os diversos países, a Guiné-Bissau tem
demonstrado interesses em áreas do sector da saúde pública consideradas prioritárias (a
malária por exemplo), como já anteriormente referido, sendo que, os principais
mecanismos de luta centram-se essencialmente no manejo precoce e correcto dos casos;
na luta antivectorial por fim, na prevenção e tratamento do paludismo na fase da
gravidez. Estando estes mecanismos em conformidade com as prioridades globais.
No entanto, apesar do grande percurso que o país tem pela frente, é de destacar
que no contexto africano, alguns países já estão a dar sinal positivo, sobretudo no que
respeita a eliminação da doença e o controlo da mesma no caso de São Tomé e Príncipe,
Eritreia, Ruanda e Tanzânia. A abordagem adoptada por estes países assentou
sobretudo, na implementação de uma política agressiva de programas de prevenção e
tratamento do paludismo, que tem demonstrado grandes resultados no que se refere aos
casos da malária registados6 nestes países.
I. 5. Os Factores de Disseminação da Doença
A multicausalidade dos factores de incremento da malária é indubitavelmente
uma das características fundamentais para a disseminação da mesma, denota-se desde
logo, que as políticas de controlo e combate devem ter em conta um conjunto complexo
de factores. Não obstante, é necessário ter em consideração que, outra das principais
características epidemiológicas deste flagelo relaciona-se com a sua distribuição
espacial, como refere Caetano; et. al (2003: 10) “é fortemente influenciada por Clima”.
Embora o factor climático apresente incontestavelmente, um enorme peso na
disseminação da doença, se tivermos em consideração o período das chuvas e todas as
consequências (águas estagnadas, vegetações herbácea, plantações de arroz etc)
posteriormente resultantes, é ainda importante, ter presente que o risco de transmissão
6 Sobre esta temática, consultar World Malaria Report 2008, P.x.
16
da doença é um elemento fortemente dependente da capacidade infectante do vector
(capacidade vectorial)7 em transmitir a doença.
A transmissão da malária na Guiné é o resultado de vários factores,
nomeadamente, a política de luta contra o paludismo, que nem sempre é aplicada
correctamente; o factor relacionado com o indivíduo, subentendendo-se, não só as
condições socioeconómicas do mesmo, como também a idade e o comportamento
social, que funcionam como condicionantes essenciais na determinação do “grau” de
imunidade.
As características dos vectores transmissores do vírus também são importantes a
ter em consideração, isto é, se são ou não resistentes a insecticidas e aos Mosquiteiros
Impregnados com Insecticida de Longa Duração de Acção (MILDA).
No que concerne ao parasita, é importante realçar que a resistência aos
antimaláricos depende do acesso ou não aos tratamentos adequados, o que pressupõe a
existência de um sistema de saúde com meios adequados, face aos casos de malária.
Na Guiné-Bissau os principais protozoários são, plasmodium falciparum, que
corresponde à espécie predominante de todos os que atacam o Homem “ (presente em
85 a 90% das infecções registadas), plasmodium malariae, (5 a 7%) e plasmodium
Ovale (1%), sendo as restantes infecções consideradas mistas” (Política Nacional de
Luta Contra o Paludismo; 2013-2017:9). Contudo, ainda assim, uma das formas de
combater essa doença foi também baseada no tratamento a base de Cloroquina e outros
fármacos.
Segundo o Relatório do PNLP (2009:10), “apesar da sua proibição através do
despacho do Ministério da Saúde Nº 24/2008, algumas estruturas sanitárias continuam a
utilizar a Cloroquina, isto porque, ainda tinham no stock uma importante quantidade
deste fármaco”, utilizado como a primeira linha de intervenção contra a malária em
certas áreas do país, o que por um lado é bastante condicionado por factores externos,
nomeadamente o clima, a política de saúde e factores sociais.
Neste sentido, embora a malária se manifeste através de um conjunto de factores
externos, ela é mais característica de certos factores que conjugados com outros factores
tornam-se aspectos fundamentais para o incremento e disseminação da mesma.
7 A capacidade vectorial corresponde a um elemento que sintetiza, o essencial da importância
epidemiológica de cada um dos membros do complexo como vector do paludismo.
17
Assim, para se compreender melhor a propagação da malária, na figura 2,
encontram-se descritos de forma simplificada os factores caso não sejam levados em
consideração, poderão influenciar o incremento da doença, eventualmente através do
aumento de um surto da doença em áreas susceptíveis de a contrair, funcionando deste
modo, como potenciais mecanismos de incremento deste flagelo em áreas endémicas.
Figura 2. Factores que influenciam o incremento da malária
Tendo em consideração os diferentes factores descritos na figura 2, importa
sublinhar que o conhecimento dos mesmos é particularmente importante, sobretudo, no
que respeita ao combate e interrupção da eficácia vectorial.
Dos factores mencionados, os ambientais nomeadamente a temperatura e a
precipitação, têm uma influência no incremento, propagação da malária,
desenvolvimento do mosquito e o parasita. Na verdade, um dos elementos cruciais para
explicar a propagação da malária, o ciclo de vida do vector e o desenvolvimento do
parasita é indubitavelmente, a variação da temperatura e a sazonalidade climática.
Segundo Alves et. al (2001:3), “o parâmetro físico mais importante para a transmissão
Factores ambientais
Climáticos (Tº 16º a 31ºc)
Variação da precipitação
Factores relacionados ao parasita
e ao vector (Plasmodium
Falciparum 85-90% de casos,
Anopheles Sensu Lato, Funestus e
Rufipes: principais Vectores)
Sistema de saúde frágil
- Diagnóstico
- Prevenção
- Manejo de casos
-acesso aos antimaláricos
Capacidade vectorial
- Resistência metabólica
- Mecanismos target site
Presença de vegetação
- Fornece protecção dos
predadores e sombra contra
as altas temperaturas
Factores sociais
-níveis de instrução
- Pobreza
- Habitações precárias
Incremento da
Malária
Alternância do vector
- Anopheles Sensu Lato
-Anopheles Funestus
-Anopheles Rufipes
18
da malária é a temperatura, podendo esta afectar o ciclo de propagação da malária de
várias formas”.
As influências da temperatura na transmissão da malária é muito mais evidente
no desenvolvimento não só do vector como também do parasita, sendo deste modo, um
processo que se intensifica ainda mais nas regiões com temperaturas elevadas e grande
volume de precipitação ao longo do ano, condições que possibilitam um incremento da
eficácia vectorial nessas regiões. Assim, as primeiras conclusões a serem apontadas
relativamente à influência da temperatura na disseminação da malária, está fortemente
associada à duração das fases de desenvolvimento do vírus (plasmodium) (Anexo A
tabela. A.4) e da sobrevivência do vector ao longo das 4 fases (ovos, larvas, pupa e
adulta).
A sobrevivência do vector é particularmente importante, dado que, é um factor
fortemente dependente do limite da temperatura. Como refere MARA, 1998 apud Alves
et. al (2001:3), “o limite superior de temperatura é determinado pela sobrevivência do
vector, pois verifica-se que, para temperaturas superiores a 32º C existe um aumento
significativo da taxa de mortalidade bem como o enfraquecimento da população,
ocorrendo mortalidade térmica à temperatura de 40º C”.
I. 6. Ciclo de vida do Vector
Habitualmente, o ciclo de vida do vector, corresponde aos processos que se
traduzem em duas fases distintas (aquática e terrestre) e 4 etapas fundamentais: ovos,
larva, pupa e adulta (Figura 3). No que se refere ao ovo depositado pelo vector, este é
consignado a um espaço, designado por habitat larvar.
Este espaço é por excelência o local onde o vector opta por depositar os ovos,
dado que, apresenta as condições necessárias (exposição solar adequada, zonas
húmidas, salinidade adequada e temperatura dentro dos graus adequados), para o
desenvolvimento não só dos ovos, como também da própria espécie em fase adulta.
19
Figura 3. Ciclo de vida do vector
Fonte: Cardoso 2007:7
“Os ovos demoram cerca de 1 a 2 dias a eclodir, originando larvas que
percorrem quatro estádios sucessivos. Posteriormente ao quarto estádio, a larva sofre
uma transformação para pupa, que embora ainda não apresenta o hábito hematofágico,
mantém-se activa durante 1 a 2 dias após os quais o adulto emerge apresentando uma
cabeça, tórax e abdómen distintos. A duração do ciclo de vida do mosquito depende da
espécie e das condições ambientais, em particular da temperatura”, (Cardoso; 2007:6).
Contudo, é de referir que o ciclo de vida8 dos vectores pode ser fortemente
afectado por factores externos, nomeadamente, a vegetação entre outros, podendo estes
factores, contribuir para o aumento ou a diminuição do número de vectores,
manifestando-se directamente na intensidade dos casos da doença registados.
As influências dos factores externos têm desencadeado uma tomada de
consciência sobre diferentes aspectos relacionados não só com a intensidade dos casos
da malária, mas também, pelo conhecimento dos hábitos hematofágico dos vectores.
Segundo Silva (2009:2), “do ponto de vista parasitológico, a hematofagia
proporciona um cenário para a transmissão de doenças aos animais e ao homem, visto
que inúmeros microorganismos patogénicos utilizam o hábito hematofágico dos
8 Na fêmea é regulado por três factores comportamentais essenciais: 1) procura do hospedeiro e refeição,
as fêmeas alimentam-se de sangue, um elemento essencial para o desenvolvimento dos ovos; 2) A
digestão do sangue e desenvolvimento gonotrófico resultam na maturação dos ovos; 3) procura do local
adequado para a postura. Adaptado de Cardoso (2007:6).
20
insectos para a continuidade do seu ciclo de vida e podem passar de um hospedeiro a
outro através do fluxo salivar”.
Assim, importa igualmente referir que para muitos vectores, o hábito alimentar
baseado na ingestão de sangue, corresponde a um meio eficaz para permitir não só o
desenvolvimento dos ovos, como também uma evolução completa ao longo das várias
etapas, desencadeando desde logo o processo da transmissão da doença. No caso das
espécies Anopheles, é sobretudo no desencadear desse processo, que se estabelece o
contacto mais próximo entre o hospedeiro e os protozoários do género plasmodium.
I. 7. As Etapas do Plasmodium
No que concerne ao ciclo de vida do plasmodium, importa destacar que este
apresenta de uma forma geral um ciclo de vida constituído por 3 fases principais:
“Esporogónica (ocorre no mosquito e compreende a reprodução sexuada e meiose),
Exoeritrocítica (ocorre no fígado no caso do Homem) e Eritrocítica (ocorre nos
eritrócitos do hospedeiro vertebrado) ” (Oliveira; 2007:4).
O conhecimento do ciclo de vida e das características não só dos vectores, como
também dos parasitas, é fundamental para a eficácia das iniciativas contra a malária,
dada às complexidades subjacentes não só aos vectores, como também aos protozoários
do género plasmodium, que na verdade, conta com cerca de “120 espécies que infectam
hospedeiros vertebrados mamíferos, aves e répteis” (Cardoso, 2007:3).
As etapas da “transferência” do plasmodium para o hospedeiro, é bastante mais
complexa, podendo ser dividida em “4 fases: 1)- Fertilização, fase sexuada que ocorre
no estômago do mosquito vector após uma refeição com sangue infectado; 2)-
Esporogonia, primeira fase assexuada que ocorre na parede do estômago do mosquito;
3)- Esquizogonia hepática, segunda fase assexuada que tem lugar no fígado do
hospedeiro vertebrado após inoculação do parasita pela refeição sanguínea do mosquito;
4)- Esquizogonia eritrocitária, terceira fase assexuada que ocorre nos eritrócitos do
hospedeiro vertebrado, responsável pelos sintomas da malária” (Cardoso; 2007:5).
De acordo com o descrito na figura 5, o ciclo de vida do parasita com
capacidade de infectar o Homem, é uma “etapa” que envolve dois protagonistas
21
fundamentais (o vector e o Homem), é um processo que se desencadeia do seguinte
modo:
O mosquito fêmea deposita os esporozoítos no hospedeiro humano após uma
refeição sanguínea, de seguida estes infectam as células do fígado, no seguimento da
infecção das células do fígado, dá-se a transformação dos esporozoítos em esquizontes,
o processo prossegue com a libertação dos merozóitos (estes merozóitos em certos
casos permanecem dormentes (hipnozoitos), como acontece nos casos de plasmodium
Vivax e plasmodium Ovale, permanecendo no fígado até semanas, sendo em alguns
casos anos, invadindo a corrente sanguínea causando recaídas).
Após a replicação inicial no fígado (esquizogonia Exoeritrocítica9), os parasitas
sofrem multiplicação assexuada nos eritrócitos10 (esquizogonia Eritrocítica11 B). Os
merozóitos12 libertados pelos esquizontes13 infectam os glóbulos vermelhos do sangue.
Por sua vez, os Trofozoitos14 ao “amadurecerem” transformam-se em esquizontes,
libertando merozóitos. Alguns parasitas diferenciam-se em estágios eritrocitários
sexuais (gametócitos), que são as principais responsáveis pela doença.
A ingestão dos gametócitos do sexo masculino (microgametócitos15) e do sexo
feminino (macrogametócitos16) por parte do vector de transmissão da doença durante
uma refeição sanguínea, desencadeia a multiplicação de parasitas no seu interior,
passando esta etapa a designar-se por ciclo esporogónico C. A fertilização dos
macrogametócitos por parte dos microgametócitos, desencadeia o aparecimento dos
zigotos17, microorganismos, que se tornam móveis e alongados (ookinetes18), que
invadem a parede do intestino do mosquito onde se transformam em oocistos.
9 Corresponde a fase extra-eritrocitária do ciclo de vida do parasita. Nesta fase o parasita replica-se nas
células do fígado (formando-se então os esquizontes). 10 Termo que designa os glóbulos vermelhos 11 Fase intra eritrocitária – os esquizontes a certa altura rompem e invadem a corrente sanguínea. Nesta
fase são libertados merozóitos que infectam os glóbulos vermelhos. No glóbulo vermelho passam a
trofozoitos. Daqui evoluem em 2 sentidos: 1 voltam a formar esquizontes e repete-se tudo e 2 evoluem
para gametócitos assexuados. São estes gametócitos que o mosquito vai aspirar quando pica o homem. 12 São responsáveis pela infecção dos glóbulos vermelhos 13 Responsáveis pelo transporte dos merozóitos, que posteriormente serão responsáveis pela infecção dos
glóbulos vermelhos. 14 Correspondem a “mutação” dos merozóitos presentes nos glóbulos vermelhos. 15 Termo que designa a ex-flagelação dos gametócitos 16 Os macrogametócitos correspondem a maturação dos gametócitos. 17 Os zigotos representam a fase evolutiva dos gametócitos fertilizados. 18 Correspondem a fase evolutiva dos zigotos, na verdade, são microorganismos móveis e alongados que
penetram na parede do estômago do mosquito, transformando depois em oocistos, uma estrutura esférica
que se aloja entre o epitélio e a membrana onde se formam esporozoítos. Com a ruptura dessa estrutura
esférica (oocistos), milhares de esporozoítos são libertados, migrando posteriormente para as glândulas
salivares dos mosquitos.
22
Posteriormente a uma etapa de sucessivas mitoses e multiplicação, os oocistos rompem-
se, libertando esporozoítos19, que seguem novamente para as glândulas salivares do
mosquito, que introduz os esporozoítos em hospedeiro (humano ou outro vertebrado),
dependendo do tipo de espécie Anopheles em causa, perpetuando assim o ciclo de
transmissão do plasmodium, (Figura 4).
Figura 4. Ciclo de transmissão do parasita
Adaptada de: CDC (Center for Disease Control) www.cdc.org
I. 7. 1. Controlo do Mosquito
Quando se aborda a temática da luta contra a malária, ressalta de imediato a
necessidade de um controlo literal do vector responsável pela transmissão do
plasmodium, as suas capacidades etc. O controlo do vector, é um processo importante
no seio das iniciativas levadas ao cabo pela OMS, dado que, a luta contra a malária é
uma tarefa que depende em grande medida da adopção de algumas recomendações da
OMS de forma a controlar o vector responsável pela doença.
O controlo e a eliminação da malária passam essencialmente pelo cumprimento
de requisitos básicos, de forma a intensificar a luta contra este flagelo. Assim sendo, “a
19 Corresponde ao mecanismo responsável pela doença e resulta da ruptura dos oocistos.
23
OMS reconheceu que para alcançar e manter o controlo da malária devem ser levadas
em conta alguns requisitos importantes, nomeadamente, um esforço contínuo e
ininterrupto; a pesquisa sobre ferramentas novas e melhoradas e a integração de
controlo da malária num sistema de saúde razoavelmente bem estabelecida” (Global
Malaria Control and Elimination; 2008:2) 20.
Apesar das questões relacionadas com estratégias de combate a malária se
centrarem principalmente na determinação de um sistema de saúde razoavelmente bem
estabelecida, importa referir que, nos últimos anos, o controlo da malária, tem sido uma
iniciativa adaptada às reais necessidades dos países, de forma a limitar o contacto entre
o vector e o ser humano.
Assim, Sinka et. al (2010:2) defendem que, “para o combate e controlo da
malária, a grande maioria das iniciativas direccionadas para esse fim, centram-se
maioritariamente na intervenção que visa limitar o contacto do vector com o Homem”.
A estas questões, junta-se também a temática relacionada com a genética não só
do vector, como também do plasmodium. Segundo Alves (2010:4), “o conhecimento da
estrutura genética das populações vectoriais permite uma melhor compreensão da
epidemiologia da malária e uma definição de estratégias de controlo mais adequadas”.
O controlo do vector é um aspecto fundamental a ter em consideração, sobretudo
no que concerne as iniciativas para o controlo da doença ou mesmo a erradicação da
mesma. Tem-se verificado grandes avanços e resultados positivos sobretudo nos países
que outrora possuíam elevadas taxas de prevalência da doença.
Assim sendo, importa referir que tais avanços resultam sobretudo da
implementação de várias iniciativas nomeadamente, a distribuição de mosquiteiros
impregnados com insecticida de longa duração (2011); MIM (Multilateral Initiative on
Malaria), lançada em 1997.
20 Por outro lado, importa referir que nos países africanos, a adopção das iniciativas da OMS e das
recomendações resultantes da cimeira de Abuja (2000), permitiu reforçar os sistemas de saúde de forma a
“assegurar que, pelo menos 60% das pessoas que sofrem de paludismo têm acesso rápido a tratamento
correcto, economicamente acessível e apropriado; pelo menos 60% das pessoas em risco de contrair o
paludismo, especialmente crianças menores de cinco anos e mulheres grávidas, beneficiam da
combinação mais indicada de medidas de protecção pessoais e comunitárias tais como mosquiteiros
tratados com insecticida e outras medidas acessíveis e pelo menos 60% de todas as mulheres grávidas
correndo o risco de contrair o paludismo, especialmente as que estão na sua primeira gravidez, têm acesso
a profilaxia química ou tratamento presuntivo intermitente” (Abuja; 2000:1)
24
Como refere Alves (2010:10), essa iniciativa “permitiu a angariação de fundos
que possibilitaram a sequenciação dos genomas do Plasmodium e do Anopheles,
ferramentas importantes, entre outras, para a identificação de novos alvos terapêuticos e
marcadores de resistência a fármacos e a insecticidas, respectivamente, vacinas de DNA
e tecnologia de insectos transgénicos (Collins et al., 2000; Doolan e Hoffman, 2001
apud Alves, 2010) ”.
Actualmente, a forma mais frequente para o controlo do vector, reside
fundamentalmente na aplicação de mosquiteiros com insecticida impregnado de longa
duração de acção e na pulverização intradomiciliária. Na Guiné-Bissau, esta é a forma
mais utilizada para o controlo do vector, assemelhando-se em quase todos os países
endémicos do continente africano.
“Calcula-se, que a utilização dos mosquiteiros impregnados com insecticida de
longa duração de acção tenha aumentado, 3% em 2000 para 53% em 2011 a
percentagem de habitações com pelo menos uma rede mosquiteira impregnada com
insecticida (do inglês insecticide-treated mosquito net) na África Subsariana, mantendo-
se a mesma percentagem em 2012” (WHO, 2012: xxix). Ora, esta tendência é bastante
positiva, dado que é um passo importantíssimo no sentido de atingir uma cobertura
universal, no que respeita sobretudo ao acesso aos métodos e meios eficazes de combate
a doença.
Não obstante, existe outro método também bastante utilizado no controlo do
vector, que consiste fundamentalmente na pulverização com insecticidas em redor da
habitação e a pulverização intradomiciliária (do inglês indoor residual spraying) trata-
se, portanto, de um método que constitui um poderoso meio para diminuir e interromper
a transmissão da doença, sobretudo nas áreas com um fraco desenvolvimento de infra-
estruturas de saneamento básico.
A pulverização intradomiciliária é um método recomendado pela OMS,
principalmente no que se refere ao controlo da malária e das epidemias (em 51 países).
De acordo com os dados da OMS, 73 países adoptaram esse método, sendo que 36
destes encontram-se em África.
Segundo World Malaria Report (2011:30), “a combinação do método de
pulverização intradomiciliária e mosquiteiro impregnado de longa duração de acção é já
adoptada em 62 países, incluindo 31 em África”. Contudo, apesar dos progressos
25
resultantes da adopção desses métodos, importa referir que tem-se verificado uma
tendência para o aumento da capacidade de resistência do vector face aos insecticidas.
“Recentemente, tal resistência foi observada em 64 países por todo o mundo”
(WHO 2012:xxviii). O aumento da capacidade do vector e do plasmodium em resistir
aos insecticidas e antimaláricos, tem sido uma temática fortemente discutida junto das
várias organizações e entidades responsáveis pela luta contra a malária.
Assim, no seguimento das várias iniciativas e directrizes para inverter essa
tendência, determinaram-se os principais grupos de resistência aos insecticidas, que
segundo Cardoso (2007:13) e World Malaria Report (2011:30), “podem ser divididos
em dois grupos principais:
Resistência metabólica – alterações dos níveis ou da actividade das
proteínas enzimáticas de destoxificação;
Mecanismos “target site” que impedem a ligação do insecticida ao seu
alvo”.
Constata-se assim que, a resistência dos vectores e dos plasmodium é um dos
factores, que pode facilmente comprometer os objectivos determinados pelos países
ligados à luta contra a malária. Baseado no sentido de reduzir a resistência do vector, na
Guiné-Bissau recomenda-se a execução de estudos da resistência dos vectores aos
insecticidas, a cada dois anos.
Em 2009, estudo sobre a resistência do principal vector aos insecticidas “revelou
que na Guiné-Bissau, a resistência de Anopheles Senso Lato à perimetrina, foi de
(0,75%) Deltamethrina (0,05%), Lambdacyalothrina (0,05%) e ao DDT (4%) ”.
Ainda sobre a resistência aos insecticidas, é importante sublinhar que, em “Maio
de 2012 a OMS apresentou um plano de gestão das resistências dos vectores,
estabelecendo uma directiva mundial para a gestão das mesmas” (WHO 2012:xxx).
Cabe aqui referir que, a luta antivectorial representa uma oportunidade de
complementaridade de esforços entre as diferentes entidades nacionais e internacionais,
com o objectivo de solucionar os problemas relacionados com o vector, o plasmodium e
os fundos necessários ao combate à doença.
Segundo a World Malaria Report (2013:ix), “em 2012, foram estimados um total
de 2.5 mil milhões de dólares para o controlo do vector da malária, no entanto,
26
projecções indicam que o financiamento para o controlo da malária possa atingir 2,85
mil milhões entre 2014 e 2016, quantia substancialmente inferior ao montante
necessário para um controlo do vector e acesso aos meios antimaláricos ao nível
global”.
I. 7. 2. Controlo do plasmodium
Outra forma de combater a malária consiste fundamentalmente no controlo do
protozoário (plasmodium). Assim, no que concerne ao controlo e a erradicação do
plasmodium recomenda-se, o tratamento a base de Artemisinina (do inglês ACT,
Artemisinin-based Combination Therapies) e o tratamento intermitente preventivo
principalmente, nas regiões mais afectadas, contudo, em muitas áreas endémicas têm-se
verificado o uso de outros medicamentos, tais como, Cloroquina, pirimetamina21,
sulfadoxina22 etc. O uso de certos medicamentos, tem vindo a ter efeitos inesperados no
combate a doença, tendo contribuído este facto para um aumento da resistência tanto do
vector como dos plasmodium.
Na verdade, a resistência dos parasitas aos antimaláricos, é uma tendência
também ela fortemente sustentada pela alteração dos medicamentos destinados ao
combate a malária e pela acção antrópica23, funcionando em muitos casos como
principais responsáveis pela persistência da malária, tanto dos casos simples, como dos
mais graves.
Vejamos, em primeiro lugar, as especificidades do tratamento dos casos de
paludismo simples. Na Guiné-Bissau, para o tratamento do paludismo simples,
recomenda-se: Arteméther-Luméfantrine24. O tratamento completo inclui 2 doses por
dia durante 3 dias; Quinino em comprimidos (300 mg), 8 mg de quinino base por kg,
três (3) vezes por dia, durante 7 dias para as crianças com peso corporal inferior a 5 kg.
21 É um fármaco que actua na fase extra-eritrocitária (no fígado) e mata os gametócitos, o que previne a
transmissão ao mosquito. 22 Sulfadoxina é um fármaco que não é frequente utilizá-lo isoladamente, mas sim em combinação
pirimetamina + sulfadoxina. Esta associação também se usa nos casos de plasmodium falciparum
resistente, tendo a mesma acção que a pirimetamina. 23 Subentenda-se o comportamento dos indivíduos face a doença. 24 (20mg de Arteméther+120 mg de Luméfantrine), para adultos e crianças com peso igual ou superior a 5
kg.
27
Por sua vez, ao tratamento do paludismo grave, é recomendado o uso de Quinino
endovenoso25 Arteméther a adultos e crianças maiores de 6 meses, devendo-se
administrar uma dose de ataque de 3,2 mg/kg e depois 1,6 mg/kg/dia até que o paciente
seja capaz de suportar o tratamento por via oral ou durante 7 dias no máximo.
“Já em fase de gravidez, recomenda-se Arteméther-Luméfantrine26, indicado
para o segundo (2º) e terceiro (3º) trimestres da gravidez, Quinino em comprimido
(300mg)27 para as grávidas no primeiro trimestre de gravidez” PNLP (2013-2017:20).
No que respeita às mulheres em fase de gravidez e crianças dentro de uma certa
estrutura etária, recomenda-se também o TPI através da Quimioprofilaxia28, sobretudo
em grupos populacionais de áreas com uma elevada incidência e transmissão da
malária.
“Estima-se que na África Subsariana 32 milhões de mulheres grávidas e grande
parte dos 28 milhões de crianças que se calcula nascerem cada ano, beneficiam
anualmente do TPI além de 25 milhões de crianças que na sub-região do Sahel
poderiam ser protegidos contra a malária através da quimioprevenção sazonal” WHO
(2012: xxxi). Deste modo, o tratamento do parasita deve ser um processo enquadrado
aos diferentes casos (simples e graves), e diferentes meios, onde a doença é registada.
I. 7. 3. Estratégia Global para o controlo e a erradicação da Malária
Apesar das dificuldades que vão surgindo tanto ao nível dos antimaláricos como
também do financiamento da luta contra a doença, importa ressaltar que, por todo o
globo, tem-se intensificado a luta contra a malária, no sentido de aumentar um controlo
eficaz, principalmente nos países considerados endémicos sobretudo, do continente
africano, onde se encontram na sua grande maioria. Para tal, definiram-se algumas
estratégias fundamentais para proporcionar um maior controlo da doença, a sua
25 30 mg/kg/dia de quinino base, divididos em 3 doses diárias até que o paciente seja capaz de suportar o
tratamento por via oral durante 7 dias 26 20mg de Arteméther + 120mg de Luméfantrine 27 8 mg de quinino base por Kg, três vezes por dia, durante 7 dias. 28 A Quimioprofilaxia deve ser utilizada apenas em situações específicas e sob a orientação de um
especialista. Na verdade, esta é uma terapia que consiste em utilizar medicamentos específicos para o
tratamento e cura da malária, partindo da ideia de que ao fazer isso não seria picado por um agente
(vector) infectado com o “vírus” da Malária
28
eliminação29 e o desenvolvimento de novas metodologias para reforçar essas estratégias.
(Figura 5).
Figura 5. Os eixos da intervenção mundial contra a malária.
Fonte: GMAP (Global Malaria Action Plan)
Neste sentido, a ideia de estratégias de erradicação, que vem sendo
impulsionada, deverão levar em linha de consideração, os três eixos fundamentais para a
erradicação da doença, nomeadamente: o controlo intensivo e duradouro do combate a
doença; a eliminação dos casos registados e novos métodos de pesquisa e abordagem
face a esta doença.
O controlo da doença tem necessariamente que abranger a redução dos casos e
um seguimento da doença, através essencialmente de uma cobertura universal aos
métodos de controlo para toda a população, durante o tempo que for necessário e de
acordo com as necessidades de cada país; a eliminação deste flagelo deve ser um
processo orientado e adaptado a diferentes contextos geográficos.
Por fim “o desenvolvimento de novas abordagens e métodos de manejo dos
casos, deve ser uma temática direccionada sobretudo para o auxílio das iniciativas e
planos que estão a ser desenvolvidos para o controlo e a eliminação deste flagelo”
(GMAP, 2008:12).
29 Por eliminação, subentenda-se controlo total da incidência do da malária e a sua redução num dado
espaço a superfície terrestre, como resultado de esforços, com medidas para impedir a reincidência da
doença (GMAP, 2008:14)
1 - Controlo
Ampliar para o impacto Controlo sustentável 2 - Eliminação
3 - Novas abordagens e métodos de pesquisa sobre esta doença
29
I. 8. As Medidas e Iniciativas Recomendadas pela OMS
Sendo uma doença complexa e de fácil, transmissão, a malária é uma
epidemiologia que obrigou a adopção de várias medidas e iniciativas em todo o globo.
Muitas30 têm sido postas em prática pela comunidade internacional, com o objectivo de
fazer recuar esta doença. Sobre este assunto importa, deste modo, destacar as iniciativas
que têm sido aplicadas na Guiné-Bissau. Assim, a título de exemplo, destaca-se o Plano
Estratégico de Seguimento e Avaliação31 (2013-2017) do PNLP; o programa de
prevenção da malária, englobando a luta antivectorial32.
Não obstante, é necessário um claro compromisso relativamente aos dois
principais objectivos33 a cumprir (redução da mortalidade no país e redução até 75% em
relação ao ano 2000), de forma a cumprir os principais desafios que a iniciativa vai
enfrentando ao longo do período estabelecido de Luta Contra o Paludismo.
Segundo o Plano Estratégico (PNLP, 2013-2017:17), “em relação ao primeiro
objectivo, pretende-se, atingir uma cobertura universal no que respeita ao
manuseamento de casos no sector público; atingir a mesma proporção no que respeita
aos casos no sector privado e atingir uma cobertura total no que concerne ao
manuseamento de casos comunitários do paludismo. No que concerne ao segundo
objectivo, este tem como principais prioridades, atingir o acesso universal, sobretudo no
que respeita as medidas de prevenção até fim de 2015; manter o acesso universal dessas
medidas e acelerar o desenvolvimento dos sistemas de vigilância”.
No que respeita aos métodos aplicados pela OMS face à malária, verifica-se,
assim, que representam uma linha de continuidade, em relação às iniciativas de combate
30 Neste contexto, importa referir que embora exista muitas iniciativas para o controlo da malária, uma
das maiores iniciativas levadas ao cabo pela OMS, intitula-se, Roll Back Malaria (fazer recuar a Malária).
Na verdade, desde o seu lançamento em 1998, tem-se intensificado o controlo dos casos da Malária em
todos os países endémicos, com o objectivo de uma redução e controlo total deste flagelo. 31 Este plano, corresponde a uma ferramenta de referência a todos os Stakeholders envolvidos na luta
contra a malária e tem por finalidade, diminuir os casos do Paludismo na Guiné-Bissau, de tal forma, que
a doença deixe de ser considerada uma das prioridades do Governo. 32 A luta antivectorial inclui diferentes intervenções, a saber: a) distribuição gratuita de mosquiteiros
impregnados com insecticida de longa duração de acção; b) o saneamento do meio/gestão do ambiente e
c) a vigilância da resistência dos insecticidas. 33 Os objectivos determinados no Plano Estratégico, baseiam em dois princípios específicos. 1)- Reduzir a
mortalidade por paludismo na Guiné-Bissau para obter um valor próximo do zero até ao fim de 2015 2) -
Reduzir de 75% (em relação ao relatório de 2000) o número de casos de Paludismo na Guiné-Bissau até
fim de 2015, (PNLP; Plano Estratégico 2013-2017:17).
30
a malária que vêem sendo implementadas pela mesma instituição e alguns parceiros
internacionais ao longo dos anos.
A aprovação dos métodos de pulverização intradomiciliária, o aumento do
acesso aos mosquiteiros com insecticida de longa duração para o combate ao vector, o
TPI durante a gravidez, o manejo correcto dos casos registados, e o aumento do
financiamento global, têm sido métodos privilegiados, sobretudo, no que concerne a
interrupção da transmissão do vírus através do controlo do vector.
Diversas iniciativas integraram o plano de acção da OMS, uma destas diz
respeito ao Plano Global contra a resistência aos antimaláricos, no fundo esta pretende
através de novas abordagens e métodos de tratamento da doença, mitigar a capacidade
de resistência dos vectores e a eficácia dos insecticidas aos mesmos.
Com base nestas preocupações, em 2013 a OMS publicou uma revisão das
directrizes de teste de resistência às insecticidas e inúmeras sessões de formação a nível
nacional em parceria com os parceiros internacionais, incluindo vários na região
africana, “também disponibilizou novos manuais de vigilância, a nível mundial, para o
controlo e eliminação do paludismo e publicou o plano mundial para a gestão da
resistência aos insecticidas por parte dos vectores do paludismo” (WHO; 2012: xxviii).
É de salientar, que tais manuais, correspondem a uma ferramenta
importantíssima para o combate a malária podendo, deste modo, auxiliar as regiões
endémicas, incentivando-as a implementar uma política agressiva e consistente, com o
intuito de obter melhores resultados relativamente aos casos da malária e com o menor
custo possível, facto extremamente importante, sobretudo para os países com reduzidos
recursos financeiros.
Uma outra iniciativa de grande importância implementada pela OMS foi a de
Monitorização da eficácia terapêutica, sobre esta iniciativa a OMS recomenda uma
monitorização contínua de dois em dois anos, em todos os países considerados
endémicos. Esta é uma acção fundamental e necessária para o tratamento dos casos da
malária, podendo contribuir para uma “identificação atempada” dos problemas.
De uma forma geral, a OMS possui uma série de objectivos que embora difícil
de cumprir, ainda assim, têm encorajado a luta no sentido de reduzir o número de casos
da malária registados nos países endémicos, contribuindo deste modo, para uma
31
diminuição significativa, devido, sobretudo à adopção dos métodos e políticas
recomendadas.
I. 9. Breve descrição e localização geográfica da Guiné-Bissau.
Situada na costa Ocidental de África, Latitude Norte 12º 43` 00`` (Cabo Roxo),
Sul 09º 50` 00`` (Ponta Gardete) e Longitude Este13º 38` 00``, Oeste 16º 45` 00``, entre
a República do Senegal que lhe serve de fronteira a Norte e a República da Guiné-
Conacri que delimita a Leste e Sul e a Oeste pelo Oceano Atlântico.
“A Guiné-Bissau é constituída por uma parte continental com algumas ilhas
próximas ao continente (Geta, Pecixe, Komo e Melo) e por um conjunto insular, mais
afastado, os arquipélagos dos Bijagós, composto por 88 ilhas e ilhéus, das quais apenas
20 são habitadas. Possui uma superfície total de 36,125 km2 não contando com a área
ocupada pelos rios, a superfície total é de 31,800 km2” (Plano Estratégico PNLP, 2013-
2017:9) (Figura 6).
Cabe aqui sublinhar que, uma extensa parte do litoral da Guiné-Bissau é
ocupado por mangais, com uma grande relevância na alimentação e renovação das
espécies marinhas. Detém 9 regiões administrativas (Cacheu, Bolama-Bijagós, Biombo,
Bissau, Oio, Quinara, Tombali, Bafatá e Gabú)34 (Figura 7) e apresenta um perfil plano,
com elevações que geralmente não ultrapassam os 50 metros, a excepção das cadeias
montanhosas de Futa Djalon.
Relativamente a morfologia, importa sublinhar que a Guiné caracteriza-se por
cinco zonas morfológicas principais: “planícies do litoral, planalto de Bafatá, Colinas de
Boé, pene-planície de Gabú, zona de transição de Oio e de Forea” (Biai; 2009:20).
No que concerne ao clima, a Guiné-Bissau apresenta uma temperatura média de
20º C, com duas estações climáticas. Uma chuvosa que vai de Maio a Outubro, podendo
atingir os 2500 mm e outra seca que vai de Novembro a Abril. Segundo Biai (2009:16),
“o clima é do tipo “sudanês”, com muito calor e pouca humidade, enquanto no Sul o
clima é do tipo “sub-guineense”, caracterizada por uma forte precipitação e
temperaturas menos elevadas”, podendo tais características influenciar não só o
34 Que estão por sua vez divididas em 36 sectores, dirigidos por Comités de Estado.
32
desenvolvimento dos vectores, devido as condições ideais favoráveis ao seu progresso,
como também a proliferação do plasmodium.
“O clima da Guiné-Bissau está sob a influência de dois factores fundamentais
que são: a situação entre o Equador e o Trópico de Câncer. Isto determina que o sol
passa no seu movimento aparente anual duas vezes pelo Zénite de Guiné arrastando
consigo a zona inter tropical de convergência.
A sua proximidade ao oceano sob acção dos ventos alísios marítimos e
continentais que formam ali uma zona inter tropical de convergência. Como resultado
nota-se a diferença de aquecimento entre as massas oceânicas e continentais com o
estabelecimento do regime de monções” (Biai; 2009:15).
No que se refere à ocupação territorial, uma grande parte da população
guineense vive junto a zona costeira, sendo que a larga percentagem dedica-se a
exploração dos recursos, nomeadamente a agricultura, pecuária pesca etc. segundo Biai
(2009:24), “cerca de 70% dessa população vive da exploração dos recursos naturais”,
com destaques para a agricultura, pesca, pecuária e florestais. Cabe desde já sublinhar a
importância que a exploração agrícola poderá exercer na incidência e incremento da
malária, uma vez que é considerada a variável com maior importância no que se refere
ao desenvolvimento do vector.
Figura 6. Enquadramento geográfico da Guiné-Bissau
33
Figura 7. As regiões administrativas da Guiné-Bissau
I. 9.1. A particularidade da Guiné-Bissau face à Malária
Do ponto de vista histórico, a Guiné-Bissau possui um longo historial no que
respeita a luta contra a malária, no entanto, serão mencionados parte destas iniciativas,
consideradas fundamentais. Assim sendo, de forma a enquadrar melhor a
particularidade do país face à malária, é imprescindível uma análise cronológica das
iniciativas e programas implementadas sobre a mesma.
Tendo participado na conferência da OMS sobre o paludismo em Amesterdão
(Outubro 1992), procedeu a criação do Programa Nacional de Luta contra o Paludismo
ainda no mesmo ano. Em 1997, aderiu a declaração de Harare sobre o Paludismo, 33ª
sessão da OUA35, 02-04 de Junho de 1997. Aderiu a iniciativa Roll Back Malaria em
1999, tendo iniciado no ano 2000, o engajamento de meios necessários para a iniciativa.
No ano 2004, o país teve acesso à 4ª ronda do fundo mundial de luta contra as doenças
prioritárias, nomeadamente a Tuberculose, Sida, Paludismo entre outras.
Com a declaração de Abuja, em 2006 a Guiné-Bissau “alistou-se” a esta
iniciativa com o intuito de alcançar o acesso universal às intervenções que visam o
tratamento das doenças prioritárias, tendo acolhido no mesmo ano a 6ª reunião anual de
revisão e planificação das actividades de luta contra o paludismo, reunião essa que
contou com a participação de 16 países endémicos do Oeste africano.
35 Organização da Unidade Africana
34
Em 2011, iniciou o programa nacional de distribuição de mosquiteiros
impregnados com insecticida de longa duração de acção, que teve um grande impacto
na redução de casos e óbitos por malária.
Com todas as iniciativas e programas atrás mencionados, são inegáveis os
esforços demonstrados pelos decisores na gestão, participação em diversas iniciativas
ligadas à saúde pública, mais especificamente ao combate à malária.
Não obstante, apesar dos esforços e incentivos às boas práticas relacionadas com
o manejo correcto dos casos da malária, é de salientar que as Estratégias de Cooperação
entre Países e o Plano Nacional de Desenvolvimento Sanitário enfrentam enormes
dificuldades ligadas sobretudo às carências organizacionais das estruturas estatais e a
fraca capacidade financeira do Estado no sector da saúde.
As questões atrás mencionadas permitem-nos concluir que, tais dificuldades têm
influenciado seriamente o desempenho e o perfil epidemiológico do país, estando esta
particularidade, desde logo, associada a um problema estruturalmente recente e
demonstrada na quantidade de indivíduos infectados pela malária nos dois anos de
análise (total de casos em 2012 e 2013) (Gráfico 1).
Gráfico 1: total de casos registados em 2012 e 2013
Fonte: adaptado de INASA (Instituto Nacional de Saúde Pública)
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
50000
Total de Casos 2012 Total de Casos 2013
35
Partindo da análise efectuada aos dados disponibilizados pelo INASA, pode-se
concluir de antemão que, apesar das oscilações verificadas no que se refere aos casos
notificados, é de sublinhar que, ainda assim, continuam a ser bastante elevados,
chegando mesmo em algumas regiões a ultrapassar os 20 000 casos por ano (como é
exemplo disso, as regiões de Bafatá, Gabú e SAB).
No que concerne aos óbitos notificados, apesar da ligeira melhoria verificada na
região de Bafatá e no SAB, assistiu-se a um aumento de óbitos por malária no ano 2013
em relação ao ano anterior (Gráfico 2). Contudo, é importante destacar que, apesar dos
óbitos registados nos dois períodos terem sidos elevados, é importante ter presente que,
se verificou uma melhoria substancial dos casos e óbitos por malária. Devendo tal
melhoria, eventualmente ao manejo correcto dos casos de malária e a campanha de
distribuição universal de MILDA (2011).
Gráfico 2: Total de óbitos nos períodos de 2012 e 2013
Fonte: INASA
Relativamente à percentagem de letalidade por malária (Gráfico 3), apesar desta
“andar” abaixo dos 4%, salvo algumas excepções, é de salientar que os dados de 2013
ilustram para algumas regiões, percentagens muito acima das registadas em relação ao
ano anterior, nomeadamente, nas regiões de Oio e Quinara.
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
Total óbito 2012 Total óbito 2013
36
A situação do país face a malária é bastante preocupante, na verdade, na Guiné-
Bissau “a malária é a primeira causa de morbilidade e mortalidade infantil de crianças
com menos de 5 anos de idade, representa mais de 50% dos motivos de consulta, 15%
das causas de mortalidade e mais de 64% das causas de óbitos” (DENARP; 2005:21).
Gráfico 3: Percentagem de letalidade em 2012 e 2013
Fonte: INASA
Em 2012, os dados do INASA, apontavam para 129.684 casos notificados e 370
óbitos registados no país. Esta realidade acarreta inúmeras consequências, colocando
nitidamente em causa a saúde pública, tendo em conta que, a Guiné-Bissau, possuía
uma população estimada em 1 652 000 habitantes, uma taxa de crescimento de 2,05%
anual (INEC, 2009), e “caracterizada por uma população muito jovem,
aproximadamente 48% da população tem menos de 15 anos de idade e 63,3% com
menos de 25 anos” (Plano Estratégico PNLP, 2013-2017: 9).
De acordo com os dados apresentados (número de casos, total de óbitos e
letalidade por malária), pode-se concluir que, de ponto de vista do controlo e
erradicação da malária, torna-se necessária uma estratégia firme e com objectivos
claros, dado que, a malária continua a ser, “a primeira causa de anemia grave tanto nas
crianças como nas grávidas de abortos espontâneos e de outras complicações
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
%Letalidade_2012 %Letalidade_2013
37
obstétricas, do baixo peso à nascença, assim como da prematuridade dos partos” (Plano
Estratégico PNLP; 2013-2017:14).
No que respeita a propagação da malária, a realidade acima mencionada e as
consultas de vários documentos acerca desta temática, permitiu-nos concluir que, uma
das questões fundamentais, relacionadas com a malária, reside na sua persistência e
prevalência, devendo-se assim, atribuir grande importância às iniciativas de
acompanhamento e avaliação dos casos registados. No caso particular da Guiné-Bissau,
o impacto deste flagelo tem sido distinto de região para região.
Partindo desse pressuposto, é de destacar que, no seguimento da campanha de
distribuição de MILDA, determinou-se, de acordo com os indivíduos submetidos a Gota
Espessa (GE)36, a prevalência nacional do paludismo. (Gráfico 4). Esta acção foi de
grande importância, no sentido em que, permitiu não só ter uma imagem do país face a
doença, como também, possibilitou a identificação das regiões que apresentam uma
maior taxa de prevalência da doença face às restantes.
Gráfico 4: Prevalência Nacional do Paludismo na Guiné-Bissau 2012
Fonte: INASA, adaptado do Programa Nacional de Luta contra o Paludismo (Plano Estratégico Nacional
de Seguimento e Avaliação 2013-2017).
36 Este é um diagnóstico que é efectuado no Laboratório Nacional de Saúde Publica, para apurar se um
indivíduo esta ou não infectado pelo vírus do paludismo.
38
De acordo com o Relatório Anual do PNLP (2009:1), apesar de se ter verificado
uma diminuição do número de casos da malária, ainda assim continua a ter um forte
impacto na saúde pública. “Só em 2012, foram registados junto das estruturas sanitárias,
cerca de 50 375 casos de paludismo, sendo que, cerca de 42% dos casos registados e
62% dos óbitos notificados foram em crianças com idades inferiores a cinco anos”
(Relatório Anual do PNLP 2009:1), o que indubitavelmente condiciona a aplicabilidade
do Plano Estratégico 2013-201737, de combate a malária e a redução da doença de modo
a que deixe de ser um problema de saúde pública.
I. 9.2. A Vulnerabilidade do país e a influência climatérica, como factor
determinante no incremento da doença
Embora, tenham sido levadas ao cabo várias iniciativas no sentido de combater a
malária, é certo que a Guiné-Bissau é um país que ainda se encontra numa fase de
controlo, isto é, numa fase bastante condicionada por outros factores nomeadamente,
situação política do país, a escassez de técnicos especializados38, pobreza etc,
implicando desde logo, especial atenção a inúmeros aspectos relacionados com o
tratamento e prevenção da malária. A situação do país agrava-se ainda mais, devido
sobretudo, às estações chuvosas (Maio-Outubro), que correspondem ao período mais
intenso, com as variações da precipitação entre 1250 a 2750mm.
De facto, a intensificação do período das chuvas, é dos factores com peso
considerável na determinação da presença ou não de um certo tipo de vector, pelo que é
extremamente útil, o conhecimento das características dos vectores (através da
formação de técnicos especializados em entomologia), possibilitando assim, uma
melhor actuação das autoridades responsáveis pelo controlo do vector. A agravar o
período chuvoso, está também a diversificação de vectores. No continente africano,
existe uma grande variedade de vectores, sendo o Anopheles Sensu Strictu o mais
comum. 37 A finalidade deste plano, passa principalmente pela redução do paludismo de tal forma que deixe de ser
uma das maiores preocupações no domínio da saúde pública, de maneira a alcançar os objectivos do
plano global de luta contra o paludismo (GMAP) e os objectivos do Milénio para o Desenvolvimento
(OMD).
De acordo com este plano, é necessário uma única estrutura de coordenação da luta contra o Paludismo;
um único plano estratégico de luta contra o paludismo no país e um mecanismo nacional único de
seguimento e avaliação PNLP (2013-2017:48) 38 A escassez de técnicos especializados engloba também, a inexistência de técnicos especializados em
estudos entomológicos (especialistas em insectos).
39
Na Guiné em particular, verifica-se uma maior predominância dos vectores
Anopheles Sensu Lato (93.05%) Anopheles Funestus39 e Anopheles Rufipes (Política
Nacional de Luta contra o Paludismo 2013-2017; 2013:9), tendo este último maior
expressividade em Sonaco (sector pertencente a região de Gabú).
A presença do Anopheles Sensu Lato é, sobretudo, mais notável na época das
chuvas, sendo que na época seca, verifica-se mais a predominância do vector Anopheles
Arabiensis. Este facto impõe, necessariamente, que a existência de vectores com
capacidades de infectar o Homem durante todo o ano seja considerada um factor
determinante na susceptibilidade da população face a malária.
A variabilidade de vectores é um assunto que tem vindo a ganhar relevância
cada vez mais, dado que, a avaliação e a compreensão desse processo e das
características dos vectores, poderá permitir uma maior eficácia no controlo e
eliminação da malária. Neste sentido, Alves (2010:3), defende que, “a avaliação da
variabilidade entre espécies e mesmo dentro duma mesma espécie é indispensável para
a compreensão dos ciclos de transmissão e, consequentemente, para a compreensão da
epidemiologia e controlo eficaz da malária”.
Neste sentido, tendo em conta as condições do vector à endemicidade do país
face a malária, pode-se concluir que toda a população é exposta ao paludismo isto
porque, o risco de contrair a doença é uma realidade ao longo de todo o ano.
Na verdade, a conjugação de diferentes factores, nomeadamente, o saneamento
básico, a capacidade vectorial a alternância do vector ao longo do ano e sobretudo as
condições climatéricas, têm sido factores indispensáveis para o aumento da
vulnerabilidade do país, funcionando deste logo como “motor” de incremento da
transmissão não só da malária, como também de outras doenças transmitidas por vector.
As condições climatéricas em particular detêm um papel de grande importância
na disseminação da malária, isto porque, uma pequena alteração da temperatura e
precipitação pode “determinar” o número de vectores numa determinada região,
podendo deste modo, desempenhar um papel fundamental no aumento da probabilidade
de transmissão da malária.
39 Este é considerado como um vector importante na transmissão da malária, é altamente adaptável,
característica que lhe permite ocupar e manter a sua ampla distribuição. Em certas regiões, esse vector é
fortemente associado ao cultivo de arroz
40
Alves et. al (2001:2) determinaram zonas de risco de “contaminação” por
malária, tendo concluído que, “as alterações climáticas globais poderão ter um papel
muito importante na proliferação de doenças, nomeadamente a malária”. Isto é
particularmente importante, visto que os países mais afectados pela malária encontram-
se sobretudo na faixa entre os trópicos, com temperaturas “ideais” para o
desenvolvimento do vector, podendo uma pequena alteração da temperatura condicionar
a taxa de incidência da malária.
De facto, “a temperatura é um factor que pode contribuir tanto para o aumento,
como a diminuição das populações de mosquito, sobretudo em áreas susceptíveis de alto
risco de transmissão” (Lieshout et. al, 2004:98). De facto, se for favorável (não muito
elevado) ao desenvolvimento do vector poderá contribuir para o aumento dos mesmos,
caso contrário (muito elevada), contribuíra para a redução dos mesmos.
Neste contexto merecem destaque questões relacionadas não só com as
influências climatérico, como também outros factores, quando se aborda a questão da
vulnerabilidade dos países face às doenças fortemente dependentes dos mecanismos
climáticos, sobretudo da temperatura e precipitação como factores chave para a
proliferação do vector e o aumento da capacidade vectorial dos mesmos. Isto porque, a
análise dos impactos da doença, deve ser enquadrada numa perspectiva conjunta, para
uma resposta eficaz.
41
II. SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA, ANÁLISE
ESPACIAL E DETECÇÃO REMOTA APLICADOS A ESTUDOS
EPIDEMIOLÓGICOS
II. 1. Introdução
“Desde as primeiras civilizações até aos tempos modernos, a informação
espacial tem sido reunida por homens de diferentes saberes (navegadores, geógrafos,
planeadores, etc) para ser seguida traduzida de uma forma ilustrada (cartas) por
cartógrafos ou outros especialistas em mapeamento” Neto (1998:2).
A preocupação em compreender e ordenar o território tem sido demonstrada ao
longo dos tempos, facto que pressupõe desde logo a existência da informação
georreferenciada, isto é, fenómenos/objectos, que contêm coordenadas e atributos. A
obtenção da informação dos objectos é um processo profundamente dependente da
disponibilização da mesma, não só por parte das entidades competentes (técnicos e
decisores), como também do público em geral. Neste sentido, Encarnação (2004:5),
defende que, “a disponibilização da informação é hoje em dia um dos factores chave
para a tomada de decisões, especialmente quando as acções a serem tomadas se querem
em intervalos de tempo relativamente curtos”.
No entanto, importa referir desde logo que é frequente a incorrecta interpretação
do termo informação geográfica. Na verdade, este é um termo que designa todos os
objectos/fenómenos presentes na superfície terrestre, associados a uma posição exacta,
isto é, georreferenciados, segundo um sistema de coordenadas. Esta informação pode
ainda ser vista, num sentido lato, como um domínio com várias aplicações.
Assim sendo, conforme salienta Matos (2008:1), podem identificar-se “cinco
grandes domínios típicos de utilização de informação geográfica:
Informação cadastral e infra-estruturas: integrando repositórios
exaustivos de características geográficas e suportando operações de monitorização e
gestão intensivas, na medida em que o sistema será o objecto de procedimentos de
gestão continuados, com reduzida necessidade de análise especial (por exemplo:
cadastro predial; cadastro de uma rede de abastecimento de água);
Planeamento e gestão de recursos naturais: modelando características
geográficas num sistema que suporta operações de monitorização e gestão esporádicas
42
mas que já requer operações de análise espacial e de suporte à decisão (por exemplo:
elaboração e gestão de um plano director municipal; estudo para a localização de
escolas; gestão de floresta);
Modelação espacial e temporal: em que a predominância é quase
exclusiva às operações de análise espacial e cálculo (por exemplo: delimitação de zonas
de habitat de uma espécie; propagação de um poluente em cursos de água);
Visualização de informação geográfica: onde a representação das
características geográficas é feita de forma a privilegiar as características de
comunicação, abrangendo não só os suportes analógicos, como também os diversos
processos de visualização de informação em suporte digital (por exemplo: produção de
cartografia impressa; apresentação de mapas e roteiros através da Web);
Navegação: onde os requisitos operacionais de utilização influenciam
decisivamente a forma de modelação; a navegação é entendida em sentido lato como
qualquer processo de utilização de informação geográfica para o apoio à movimentação
e pesquisa directamente no mundo real (por exemplo: sistemas de informação para a
navegação em navios ou em automóveis) ”.
A utilização da informação geográfica intensificou-se ainda mais, com o advento
de SIG e Detecção Remota. Assim, de acordo com Machado (2000:225), “torna-se
necessário que os processos utilizados sejam alimentados por ideias bem definidas,
articulando-se em sequências e estruturas de raciocínios correntes e claros”.
De facto, a capacidade em responder atempadamente as questões complexas de
uma sociedade cada vez mais heterogénea40 leva-nos a colocar questões pertinentes, tais
como: o que são SIG? Qual a finalidade destes sistemas?
II. 2. Sistemas de Informação Geográfica
Entende-se por SIG um conjunto de Hardware e Software utilizados no
tratamento da informação georreferenciada. São sistemas capazes de tratar informações
complexas ligadas a várias áreas do saber, permitindo assim responder rapidamente e
com elevada precisão aos problemas do dia-a-dia das sociedades. Os SIG abarcam
40 Neste contexto, a heterogeneidade pode ser entendida como a complexidade e as dinâmicas resultantes
do rápido crescimento demográfico, social e económico.
43
algumas componentes que possibilitam a sua compreensão, nomeadamente: a
informação geográfica georreferenciada e o espaço geográfico.
Não obstante, é de salientar que a tecnologia é uma forte componente a ter em
consideração, dado que, “o suporte tecnológico relacionado com a informação
geográfica tem registado significativas alterações desde finais dos anos 50. Nestes
últimos anos tem-se registado a afirmação das tecnologias de Informação Geográfica”
(Julião; 2001:82). Na verdade, essa afirmação tecnológica tem possibilitado uma grande
expansão dos SIG às diversas áreas do conhecimento.
De acordo com Raper, J, 1991 apud Machado (2000:240), “os SIG são,
conjuntos integrados de Hardware e Software capazes de desempenhar funções
diversas, nomeadamente, a captura, organização, manipulação, análise, modelação e
apresentação de dados espacialmente referenciados e destinando-se a resolver
problemas complexos de planeamento e de gestão”.
Neste sentido, podem ser definidos como “sistemas computacionais, usados para
o entendimento dos factos e fenómenos que ocorrem no espaço geográfico. A sua
capacidade em reunir uma grande quantidade de dados convencionais de expressão
espacial, estruturando-os e integrando-os adequadamente, torna-os ferramentas
essenciais para a manipulação das informações geográficas” (Carvalho et. al 2000:14).
Por sua vez, Sena, M. 1986:2 apud Machado 2000:240, descreve-os como, “um
conjunto organizado de procedimentos para gerir dados geográficos e para analisar, de
modo a obter informações que sirvam de apoio a uma tomada de decisões, ou seja, a um
processo orientado para a acção”.
A afirmação destes sistemas é cada vez mais visível, tornando-os importantes
ferramentas para quase todas as circunstâncias do dia-a-dia, funcionando como
ferramentas imprescindíveis para o Ordenamento territorial e gestão dos recursos
naturais e económicos escassos, dado que, permitem analisar e avaliar grandes
quantidades de dados em qualquer circunstâncias e de diferentes origens e áreas do
saber.
Assim sendo, um SIG pode ser visto como, “um sistema que integra a aquisição,
o armazenamento, a análise (estatística e de modelos espaciais) e a apresentação em
gráficos e mapas de dados geográficos relativos a referências espaciais associadas aos
fenómenos que estão a ser avaliados” (Santana 2005:40). “Sendo que, a principal
44
finalidade é a eficiente captação, armazenamento, análise e recuperação de dados
referentes às suas localizações geográficas” (Neto, 1998:7).
Segundo Cosme (2012:18), Pode-se definir um SIG como um “suporte e um
conjunto de procedimentos para a recolha, o armazenamento, a pesquisa, a análise, a
representação, a visualização e a disponibilização e publicação de dados geográficos.
Estes dados podem ser representados por pontos, linhas, polígonos ou volumes”.
Ao longo dos anos, estes sistemas têm-se posicionado cada vez mais como
instrumentos de grande importância nos processos não só de Ordenamento do
Território, como também da saúde pública em particular. Neste contexto, “a informação
geográfica surge, assim, como um elemento necessário e sem o qual era difícil ao
homem compreender, modificar ou ordenar o espaço” (Neto; 1998:2).
Não obstante, para conhecer melhor e ordenar a informação41 epidemiológica, é
imprescindível um tratamento adequado dos dados. Assim, a manipulação da
informação através dos SIG, recorrendo as ferramentas de AE, tem permitido uma
maior diversificação e dinâmica sobretudo, no que respeita ao tratamento dos dados de
saúde.
Como refere Chissingui (2012:64), “nota-se uma diversificação de trabalhos no
campo da saúde, pois outras áreas de aplicação continuam a surgir, como análise da
distribuição espacial dos serviços de saúde (equipamentos); planeamento e optimização
de recursos de saúde, estudo de acessibilidade (física, económica, social, étnica,
psicológica) e a utilização dos serviços de saúde”.
A diversificação das áreas de aplicação dos SIG no campo da saúde é uma
tendência que tem vindo a ser potencializada com a aplicação das ferramentas de AE
nos processos de tratamento e análise dos dados. Na verdade, esta aplicação resultou
indubitavelmente da incorporação de novas ferramentas que vieram permitir alargar o
campo de análise dos fenómenos, possibilitando a formulação de questões pertinentes,
tais como: quais são as potencialidades dos SIG como ferramentas para gestão de
dados? Qual é o alcance dos instrumentos de AE no domínio da saúde?
41 Sobre a importância da informação geográfica e o papel que os SIG têm vindo a desempenhar, ver
Julião (2001:84).
Neste sentido, Machado (2000:225), defende que, o “desenvolvimento e implementação dos sistemas de
informação geográfica exigem uma grande atenção e abertura às tendências de evolução do pensamento
contemporâneo e das tecnologias, exigem a participação de pessoas dispondo de formação
multidisciplinar, implicam experiência teórica e prática, exigem a necessidade de recorrer num contexto
de humildade recíproca, à contribuição de diversos especialistas”.
45
Como foi anteriormente dito, os SIG, são instrumentos dotados de ferramentas,
capazes de solucionar questões complexas, em diferentes áreas do saber, sendo a saúde
uma das áreas que ultimamente tem desempenhado um papel importantíssimo na
utilização desses sistemas, com o objectivo de solucionar problemas e auxiliar a tomada
de decisão.
Neste sentido, os SIG podem ser vistos como um conjunto de instrumentos
capazes de um tratamento eficiente da informação geográfica, sendo que os seus
princípios fundamentais centram-se particularmente na aquisição, integração, análise e
visualização de dados georreferenciados42. Ora, isto é particularmente verdadeiro, dado
que, o estudo da dispersão dos objectos/fenómenos no espaço pressupõe desde cedo, a
existência da localização dos mesmos e as respectivas coordenadas43, de forma a
estabelecer as relações espaciais e topológicas44 entre os diferentes objectos.
Tais instrumentos têm sido utilizados cada vez mais no sector da saúde pública,
facto que se justifica não só com a necessidade de obter informação geográfica, mas
também, com a capacidade destes em tratar de forma rápida e precisa a informação do
domínio da saúde pública. São ferramentas fundamentais, dado que, permitem pôr em
evidência os problemas e factos epidemiológicos, de forma a puder desenvolver
projectos concretos e aumentar a equidade, sobretudo, no domínio da distribuição de
recursos financeiros destinados ao sector da saúde.
Assim sendo, estes instrumentos, podem ser vistos como ferramentas essenciais
à optimização das estratégias estabelecidas, surgindo como dinamizadores do sector da
saúde e um aliado imprescindível no desenvolvimento de novas abordagens de pesquisa
e investigação no domínio epidemiológico, permitindo simplificar muitos processos
relacionados sobretudo com a gestão dos dados e com a localização dos casos
epidemiológicos, respondendo assim às necessidades dos cidadãos em tempo
apropriado.
42 Por dados georreferenciados, entenda-se todos os objectos/fenómenos presentes no território, com
coordenada x e y. 43 De acordo com Neto (1998:105), um SIG obriga a utilização de um sistema de coordenadas comum
para o tratamento do mesmo conjunto de dados geográficos e, portanto, o sistema de coordenadas deve
ser escolhido tendo em conta esta característica. 44 Refere-se aos tipos de relacionamento que um objecto tem em relação aos outros, podendo ser de três
formas distintas (conectividade, adjacência e contingência).
46
II. 3. A Análise Espacial como ferramenta de apoio à Decisão
Inicialmente desenvolvida na década de sessenta pela geografia quantitativa e
pela ciência regional utiliza, na actualidade, duas ferramentas que se complementam,
emprestando coesão e compreensão ao processo de AE: análise estatística espacial e
análise geográfica. Contudo, não basta dispor de informação georreferenciada, sendo
que também é importante possuir tecnologias e ferramentas capazes de a manipular e
retirar conclusões pertinentes.
Uma das principais capacidades dos SIG é permitir a elaboração de análises
espaciais. “Com efeito, a maioria dos SIG possui uma série de ferramentas que
possibilitam a realização de um vasto número de operações de AE”, (Cosme, 2012:208).
Este facto possibilitou uma melhor compreensão dos fenómenos, tantos sociais como
ambientais.
De facto, mais que as conclusões pertinentes que possam surgir a partir da
manipulação da informação georreferenciada, é fundamental o conhecimento do
conceito de AE, que pode ser entendida como, a aplicação de metodologias e
ferramentas que permitam uma melhor compreensão e simplificação da realidade
geográfica. Essa particularidade é reforçada por Carvalho et. al (2000:48), defendendo a
utilização dos SIG como “potencializadores da utilização dos mapas, não somente como
meios de comunicação mas também como importantes instrumentos de análise
espacial”.
Giavoni et.al (2003:303) defendem a AE como sendo uma “técnica que permite
integrar as dimensões que constituem o objecto de estudo, formando uma estrutura
unitária; avaliar o objecto de estudo a partir de novas variáveis – as variáveis espaciais e
avaliar uma estrutura hierárquica”.
Por sua vez Câmara et.al (2002) apud Cruz et.al (2005:3), defende que, “o
processo de análise espacial compreende um conjunto de procedimentos encadeados
cuja finalidade é a escolha de um modelo inferencial que considere explicitamente o
relacionamento espacial presente no fenómeno”.
No entanto, deve notar-se que, a obtenção de um modelo inferencial é
indubitavelmente o resultado da aplicação de um conjunto de diferentes técnicas, que
após a manipulação dos dados, permitem a obtenção de resultados plausíveis para o
47
objectivo pretendido. No quadro abaixo, encontram-se estruturadas algumas das
técnicas de AE com aplicações em saúde (Quadro 1).
Quadro 1. Técnica de Análise Espacial em Sistemas de Informação Geográfica com aplicações em Saúde
e Ambiente
Fonte: Carvalho et. al (2000:20), adaptado de Briggs & Elliot (1995).
Técnica Descrição Exemplo de aplicação
Pontos num polígono
Identifica a intersecção entre
pontos e a área (polígono) em
que elas estão
Para identificar todos os casos
dentro de uma zona de
exposição especificada
Linhas num polígono
Identifica a intersecção entre
linhas e a área (polígono) que
elas cruzam
Para identificar fontes lineares
(ex. estradas) que cruzam uma
área especificada
Área de influência (Buffer)
Construção de zonas de largura
especificada ao redor de
pontos, linhas ou áreas
Para definir áreas de exposição
em torno de fontes de risco (ex.
usinas nucleares)
Interpolação
Estimação de condições em
locais não amostrados
Mapeamento de superfícies de
poluição
Estimação de proximidade
Análise de condições em
determinado ponto, baseada em
condições de vizinhança
especificada
Estimativa de níveis de
poluição baseada no uso do
solo da região em torno
Alisamento (Smoothing)
Construção de uma superfície
alisada (generalizada)
Mapeamento de superfícies
generalizadas de exposição
Sobreposição (Overlay)
Combinação de um mapa com
outro por sobreposição
Combinação entre mapas de
densidade de poluição e
população para identificar
populações expostas
48
Partindo da descrição e exemplos de aplicação ilustrados na tabela, a AE pode
ser definida, como um conjunto de técnicas que interrelacionam diferentes
metodologias, podendo a partir da conjugação destas, extrair conhecimentos úteis não
só para a compreensão dos fenómenos dispersos no espaço, como também para uma
correcta decisão.
Segundo Matos (2008:113), “as funções de análise espacial podem dividir-se em
cinco grupos:
1- Funções de sobreposição: união, intersecção, identidade, actualização, corte;
2- Funções de proximidade: buffer (ou envolvente), diagrama de Voronoi, ponto
mais próximo;
3- Funções sobre redes: rede acessível, polígono acessível, caminho mais curto,
circuitos;
4- Funções de extracção e fusão: extracção por atributos, extracção por temas de
polígonos, fusão por atributos;
5- Funções estatísticas: sumários estatísticos”.
Partindo da proposta apresentada por Matos (2008), é de referir que a AE
corresponde a complementaridade de três aspectos fundamentais: espaço, componente
que leva em consideração o padrão de localização dos fenómenos em estudo, processos
temporais e interacção espaço temporal, e a previsão espacial, que se preocupa
fundamentalmente com a previsão de futuros arranjos espaciais.
II. 5. Detecção Remota
A utilização de imagens de satélite nos processos de classificação e ocupação
dos solos tem possibilitado novas formas de observar a realidade e perceber a
complexidade subjacente aos fenómenos presentes na superfície terrestre. Este é um
facto que tem-se acentuado cada vez mais, sobretudo, com as rápidas alterações nas
sociedades modernas, surgindo, neste sentido, a necessidade de gerir da melhor forma
os recursos e as infra-estruturas, presentes no espaço terrestre.
Consideradas como ferramentas de referência para a tomada de decisão nos
processos de Ordenamento do Território, e numa sociedade cada vez mais complexa e
49
heterogénea, a DR surge como a ferramenta capaz de responder de forma rápida, com
baixo custo e grande precisão, as perguntas do dia-a-dia, contribuindo deste modo, para
a decisão.
De um modo geral, a DR pode ser definida como um conjunto de técnicas e
conhecimentos utilizados para estudar e extrair as características físicas dos fenómenos
presentes na superfície terrestre, a partir de uma imagem de satélite, sem no entanto,
estar em contacto directo com os mesmos (Figura 7).
Figura 8. Princípios fundamentais de Detecção Remota
Fonte: Rashed e Jurgens (2010:48)
Seguindo essa linha de raciocínio, Lillesand e Kiefer (2008:1), defendem o
princípio de que, “a Detecção Remota é a ciência e a arte de obter informação sobre um
objecto, área, ou fenómeno através de um dispositivo que não está em contacto com o
objecto, área ou fenómeno em estudo”.
50
Segundo Carvalho (2000:77), “a Detecção Remota é a técnica capaz de
transformar os dados de radiância de uma cena de informações sobre os objectos ou
elementos que a constituem”.
Assim sendo, defende-se o princípio de que, “a energia que é recebida na
superfície terrestre e posteriormente reflectida pelos fenómenos, pode ser medida
usando um sensor montado num avião ou numa plataforma espacial (satélite). Esta
medição é posteriormente usada para a construção de uma imagem”, (Richards e Jia,
2006:2).
Face as definições anteriores, pode-se afirmar que, o objectivo central desta
ciência baseia-se fundamentalmente, na transformação dos valores de reflectância dos
objectos a superfície terrestre, sendo a radiação electromagnética, um factor com uma
função fundamental, dado que consiste no suporte de toda a informação, descrevendo as
características físicas dos objectos presentes na superfície terrestre.
As afirmações atrás descritas, colocam de forma clara os aspectos que estão na
base da DR, consistindo na medição em diferentes comprimentos de onda, da energia
emitida pelo Sol e recebida pela superfície terrestre, sendo a mesma posteriormente
reflectida e registada num sensor junto a uma plataforma, podendo ser um avião ou um
sensor acoplado num dado satélite.
A grande importância de DR reside fundamentalmente na capacidade de
aplicação de diferentes abordagens, que, correctamente conjugadas permitem a
extracção da informação que se pretende retirar da imagem. Assim, entendemos que,
para se compreender melhor os diferentes tipos de classificação45 subjacentes ao
processamento digital das imagens, torna-se fundamental o conhecimento dos diferentes
tipos de abordagem frequentemente utilizados no domínio da DR.
II.5.1. Abordagens Orientada ao Objecto e abordagem píxel a píxel
A abordagem orientada ao objecto é uma técnica bastante utilizada em
processamento digital de imagem. Na verdade, é uma metodologia em que a imagem é
fragmentada em objectos, com base em critérios de homogeneidade, servindo estes
objectos como a unidade mínima de análise.
45 A classificação de uma imagem baseia-se na diferente reflectividade das superfícies consoante a sua
composição, temperatura e humidade, entre outros factores (Matos; 2008:226).
51
Esta abordagem tem como principal característica “a extracção da imagem a
dimensão do objecto e da semântica. Nesta lógica, o elemento construtor da imagem é o
objecto, entendido como unidade mínima de análise, sendo o píxel apenas utilizado para
a construção desse mesmo objecto” (Encarnação; 2004:21).
Geralmente, os processos de classificação orientada a objecto, envolvem duas
etapas fundamentais:
1) Segmentação da imagem a classificar,
2) Classificação dos segmentos de treino.
A segmentação de imagem, como foi anteriormente referido, é uma técnica que
consiste em fragmentar a imagem, em segmentos de treino, de acordo com a
homogeneidade entre os objectos, e a classificação da mesma, com base na similaridade
espectral.
Por sua vez, a abordagem píxel a píxel corresponde, a uma abordagem entendida
como, a que agrupa diferentes objectos presentes no espaço, com base nas suas
características espectrais fornecidos por um conjunto de pixéis, ou seja, nesta
abordagem, a unidade mínima de análise corresponde ao píxel. Assim, procura-se
incorporar cada píxel da imagem numa classe, com base nos valores de reflectância e
princípios probabilísticos.
A abordagem píxel a píxel “utiliza somente a informação espectral de cada píxel
para encontrar regiões homogéneas, a partir de medidas de distâncias ou de
probabilidades de um píxel pertencer a uma classe específica” (Meneses, 2012:191).
Segundo Crisógono (2011:29), “a técnica de classificação píxel a píxel, representa o
conjunto daquelas que utilizam como base para a classificação o reconhecimento
espectral de padrões”.
Para a extracção de classes espectrais a partir das duas abordagens, é frequente
utilizar duas classificações distintas (supervisionada e não supervisionada), para a
classificação do uso e ocupação do solo.
Na verdade, a classificação supervisionada, é uma “metodologia”
frequentemente adoptada pela abordagem orientada ao objecto e píxel a píxel. Com esta
metodologia, o operador detém uma grande importância, sobretudo, na introdução dos
parâmetros adequados á extracção de elementos presentes na imagem. Crisógono
(2011:30) resumiu o processo de classificação supervisionada em três passos principais:
52
“1) Selecção de parcelas de treino; 2) Classificação de imagem e 3) Avaliação de
resultados”.
Não obstante, é de referir que no que concerne a classificação de imagem, uma
das fases mais complexas, reside na selecção de parcelas de treino, que por sua vez, tem
uma influência directa nos resultados da classificação. À classificação supervisionada,
juntam-se igualmente, alguns algoritmos de classificação, de grande importância,
nomeadamente, a máxima Verosimilhança, Paralelepípedo, Mínima Distância,
Distância de Mahalanobis, Isoseg e Bhattacharyya, que voltaremos a abordar em
momento oportuno.
No que se refere aos classificadores não-supervisionados, de salientar que, estes
detêm a particularidade de serem classificadores que requerem pouca ou nenhuma
intervenção do operador na classificação da imagem.
Na verdade, a importância da utilização destes classificadores, resulta
fundamentalmente da necessidade em conhecer de forma rápida, as classes de ocupação
do solo presentes no espaço, com o objectivo de definir previamente, quais as classes a
extrair durante a fase do processamento das imagens.
Meneses (2012:195) apresenta duas situações em que o analista recorre aos
classificadores não-supervisionados, “1) Quando não se tem suficientes conhecimentos
acerca da natureza das classes de alvos que possam estar presentes numa área; 2)
Quando desejamos fazer uma classificação exploratória da imagem, para rapidamente e
sem grande esforço, saber as possíveis classes de alvos que podem ter na imagem”.
Apesar do estudo se centrar numa abordagem orientada ao objecto, importa
referir que, com o desenvolvimento tecnológico, é agora possível integrar os dois
métodos. Encarnação (2004:16), refere que, “o desenvolvimento das técnicas de
segmentação da imagem, permitiu a passagem do píxel para o objecto (embora não
ainda na imagem completa) como unidade mínima de análise, dando início a novas
abordagens de análise de imagem. Estas novas abordagens só foram possíveis com os
avanços em algoritmia, investigação em cognição espacial e tecnologia computacional,
às quais não são alheias a semiótica e o construtivismo”.
53
II. 6. A Importância dos Sistemas de Informação Geográfica e
Detecção Remota no domínio da Saúde Pública
A saúde é sem dúvida uma das dimensões mais importante na avaliação do bem-
estar da população em qualquer sociedade. Daqui, decorre desde logo, a importância de
conhecer e responder da melhor forma às questões complexas que vão surgindo não só
no domínio da saúde pública como também em todas as etapas do planeamento
territorial46.
É, sobretudo, nesta lógica que Carvalho (2000:18) defende a ideia de que,
“conhecer as condições de vida e saúde dos diversos grupos populacionais é uma etapa
indispensável do processo de planeamento da oferta de serviços e da avaliação do
impacto das acções de saúde”.
Ora, isto é particularmente importante, dado que os SIG permitem uma
compreensão não só dos aspectos gerais ligados ao planeamento e aos fenómenos
dispersos pelo espaço, como também dos fenómenos relacionados com a saúde,
podendo sem dúvida, dar um enorme contributo a esta área.
Muitos foram os estudos no ramo da saúde pública que demonstraram a
importância da informação geográfica, a AE os SIG e DR. Um dos estudos clássicos,
onde se procurou a partir da representação cartográfica e AE responder aos casos de
doenças, remete-nos para o trabalho realizado por John Snow em 1854 (um físico com
grande interesse em Medicina e Epidemiologia), que efectuou um estudo sobre os casos
de cólera em Londres.
No fundo, a investigação levada ao cabo por Snow, consistia essencialmente em
cartografar os casos de cólera, vítimas registados e os respectivos poços de
abastecimento de água. A pertinência deste estudo centrava-se sobretudo, no uso da
cartografia e arranjos espaciais, com especial atenção para o padrão de localização dos
casos de doenças, permitindo desta forma prever futuros acontecimentos que
eventualmente possam surgir e solucionar questões que de outra forma, seriam de difícil
resolução.
46 A importância dos SIG na Saúde pública encontra-se bem expressa nas palavras de Paula Santana, que
defende que, “os SIG revelam-se como instrumentos privilegiados não só nos estudos da epidemiologia
ambiental mas, também, como suporte a decisão no planeamento dos serviços de saúde ou no
planeamento das respostas dos profissionais de saúde perante uma situação de emergência ou de desastre”
Santana (2005:42)
54
O estudo revelou-se bastante importante não só para a Geografia, como também
para a Saúde pública em geral dado que, possibilitou uma melhor compreensão do
fenómeno (Cólera), através do relacionamento dos casos registados com o ambiente
circundante (proximidade dos poços de água), determinando deste modo, os locais da
causa da morte, a partir da variável espacial, (Figura 8).
Figura 9. Casos de cólera identificados por pontos e poços de água por cruzes num bairro de Londres
1854
Fonte: Gomes 2010:36
Integrado na área de Saúde pública, são muitas as aplicações dos SIG e das
metodologias de AE, como ferramenta fundamental para responder as diversas
necessidades no domínio da saúde pública, como também em diversas outras áreas do
saber, isto porque, “os campos de aplicação dos SIG são variados e abrangem um
grande conjunto de questões, interligando problemas sociais e físicos, tendo sempre em
conta o espaço e o tempo” (Santana 2005:41).
Alguns autores e técnicos dos SIG ligados a saúde, têm desenvolvido estudos
neste âmbito. Na verdade, “os SIG revelam-se como instrumentos privilegiados não só
nos estudos da epidemiologia ambiental mas, também, como suporte a decisão no
planeamento dos serviços de saúde ou no planeamento das respostas dos profissionais
de saúde perante uma situação de emergência ou de desastre” (Santana;2005:42).
55
Apesar das inúmeras potencialidades dos SIG, é de ressaltar que, a saúde é uma
área que muito recentemente tem incorporado os SIG como ferramenta de relevo na
resolução dos problemas nesse domínio, e tem revelado grandes resultados, sobretudo
no que concerne a resolução de problemas complexos.
Zhang et al (2008), utilizaram os SIG e as ferramentas de AE baseando
sobretudo no alisamento da superfície (Smoothing) e análise cluster, obtiveram-se
resultados que indicaram uma distribuição de áreas de risco de incidência da malária na
província de Anhui tendo sido confirmado a incidência dos casos de paludismo em
certos municípios em estudo. A opção por técnicas de alisamento e análise cluster,
serviu essencialmente para a caracterização do padrão espacial dos casos das doenças
infecciosas47.
De facto, a observação/visualização de um padrão de distribuição espacial das
doenças infecciosas, permite uma resolução eficaz dos problemas complexos que
incorporam a localização geográfica dos casos epidemiológicos. Contudo, é necessário
levar em linha de consideração, que as potencialidades dos SIG, não se resumem apenas
a precisão e a localização dos casos de doenças numa determinada região.
Neste sentido, Nossa (2005:163), defende que, “as mais-valias das aplicações
SIG na área da saúde, concretamente na investigação epidemiológico-geográfico, não
derivam unicamente da precisão de localização que estes sistemas potenciam
relativamente aos eventos de morbilidade e mortalidade mas, fundamentalmente, porque
permitem integrar e converter a mera descrição das características económicas e
sociodemográficas das populações em risco em ferramentas explicativas onde o espaço
e as dinâmicas subjacentes social e politicamente produzidas, emergem como
determinantes inteligíveis ao nível da modelação dos processos de saúde das
populações”.
A utilização dos SIG e DR em estudos epidemiológicos, é indubitavelmente uma
mais-valia, podendo contribuir de forma decisiva na implementação de novas
estratégias, contribuindo para a determinação das áreas de risco da malária, permitindo,
desde logo determinar os focos da doença e delimitar as regiões mais afectadas. De uma
forma geral, mais que um contributo na determinação de novas estratégias, os SIG,
47 Ver neste sentido Zhang et. al, (2008:3), onde a importância dos sistemas de informação geográfica é
fortemente demonstrada, como factor imprescindível no estudo das doenças infecciosas.
56
permitem definir estratégias de intervenção mais adequadas e precisas num curto espaço
de tempo.
A conjugar todos os benefícios atrás mencionados, é também de sublinhar que o
uso das imagens de satélite para a determinação das áreas de risco de contaminação das
doenças potencialmente transmitidas por vectores, nomeadamente, a malária, o dengue
etc, é uma mais-valia, devido sobretudo a rapidez com que a informação possa ser
processada, analisada em diferentes software e convertidas em diversos formatos,
acessíveis a diferentes Software sendo em muitos casos de fácil acesso aos utilizadores e
ao público em geral, possibilitando assim a interoperabilidade dos dados.
57
III. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS E DADOS
UTILIZADOS
III. 1. Introdução
Apesar do grande desenvolvimento tecnológico e da grande aplicabilidade dos
SIG no domínio da Saúde pública, a temática relacionada com a informação espacial da
distribuição dos casos de malária ou dos factores da disseminação da mesma, é ainda
pouco abordada na Guiné-Bissau. Não obstante, a introdução dos aspectos espaciais,
afigura-se como uma temática imprescindível não só para a compreensão da
disseminação da doença, como também para o auxílio na tomada de decisão e alocação
dos fundos destinados ao combate epidemiológico.
Partindo dessa ideia e de todas as vantagens apresentadas anteriormente, torna-se
indubitavelmente necessária a introdução dos SIG em estudos epidemiológicas, dado
que, constituem ferramentas com capacidades para efectuar grandes análises e prever
acontecimentos, utilizando em muitos casos, grandes extensões de informações.
Posto isto, o presente trabalho propõe uma abordagem, que consiste em analisar
o comportamento espacial da malária na Guiné-Bissau, sendo que os SIG afiguram-se
como ferramentas de grande importância para responder às necessidades do país. Não
obstante, é de sublinhar que, foram utilizados dados e variáveis de diferentes fontes,
tendo sido submetidos a tratamento em diferentes fases do estudo.
III.1.1. Área de Estudo e Dados Utilizados
A escolha da área de estudo foi uma tarefa que resultou do interesse em
compreender a disseminação da malária, testando o alcance dos SIG no que concerne ao
cruzamento de informação, produção da cartografia do uso e ocupação do solo e o
relacionamento da mesma com os dados do paludismo.
De facto, o alcance dos SIG e da DR vai muito além da Geografia convencional.
“O uso da Teledetecção como técnica de observação e dos SIG´s como técnica de
análise e visualização são, claramente, parte integrante da Geografia actual e dos seus
métodos” (Casimiro; 2002:58).
58
No presente estudo, foram analisados diferentes dados, provenientes de
diferentes fontes, nomeadamente dados epidemiológicos, climatológicos, entre outros.
Assim, utilizou-se uma imagem Landsat 8, lançado em 11 de Fevereiro de 2013, este
satélite orbita a 705 km de altitude, completa cada orbita em 99 minutos e “revisita” o
mesmo ponto da superfície terrestre em cada 16 dias.
Não obstante, embora a crescente disponibilização das imagens de satélite,
viesse permitir a redução da necessidade de deslocação ao terreno (área de estudo), por
sua vez, este facto fomentou a necessidade de um aumento do rigor e exactidão
temática, relativamente à extracção das classes de ocupação do solo, facto que em certas
situações, esta fortemente dependente da resolução do sensor.
Geralmente, quando se trabalha com imagens de satélite, a resolução do sensor,
desempenha um papel fundamental ao objectivo do estudo, na verdade, “é basicamente,
a sua capacidade de discriminação, dentro do espectro (tanto a nível das bandas como
da capacidade de discriminação), em termos espaciais e temporais” (Casimiro;
2002:69).
Relativamente a resolução do satélite Landsat, importa referir que este utiliza
dois sensores (OLI e TIRS)48, disponibiliza imagens em 11 bandas espectrais (Quadro
2), apresentando uma resolução espacial de 30 metros (multiespectral) e 15 metros
(pancromático). Também de destacar que, disponibiliza informação com uma resolução
espacial de 100 metros (bandas 10 e 11 do sensor TIRS respectivamente), sendo que esta
é geralmente aplicada aos estudos da temperatura das correntes de água, incêndios
florestais entre outros.
Assim sendo, no presente estudo, com base nos objectivos pré-estabelecidos,
utilizou-se o sensor OLI (Operational Land Imager), tendo sido seleccionadas apenas as
bandas do visível, infravermelho e infravermelho de ondas curtas (coastal/aerosol, blue,
green, red, near IR e SWIR 1), isto porque, estas permitem identificar/discriminar
melhor as classes a extrair.
48 OLI do inglês Operational Land Imager, faz a aquisição dos dados em 9 bandas, 8 bandas com 30 m de
resolução e 1 banda pancromática com resolução de 15 m. Por sua vez, TIRS ou Thermal Infrared
Sensor, faz aquisição dos dados em 2 bandas com uma resolução de 100 m.
59
Quadro 2. Bandas espectrais do sensor Landsat 8
Spectral bands Wavelenght
(micrometers)
Resolution
(meters)
Use
Band 1
coastal/aerossol
0.43-0.45 30 Increased coastal zone observations
Band 2 blue 0.45-0.51 30 Bathymetric Mapping; distinguishes soil from
vegetation; deciduous from coniferous vegetation
Band 3 green 0.53-0.59 30 Emphasizes peak vegetation, which is useful for
assessing plant vigor
Band 4 red 0.64-0.67 30 Emphasizes vegetation slopes
Band 5 near IR 0.85-0.88 30 Emphasizes vegetation boundary between land and
water, and landforms
Band 6 SWIR 1 1.57-1.65 30 Used in detecting plant drought stress and
delineating burnt areas and fire-affected
vegetation, and is also sensitive to the thermal
radiation emitted by intense fires; can be used to
detect active fires, especially during nighttime when
the background interference from SWIR in reflected
sunlight is absent
Band 7 SWIR –
1
2.11-2.29 30 Used in detecting drought stress, burnt and fire-
affected areas, and can be used to detect active
fires especially nighttime
Band 8
panchromatic
0.50-0.68 15 Useful in “Sharpening” multiespectral images
Band 9 cirrus 1.36-1.38 30 Useful in detecting cirrus clouds.
Band 10 TIRS 1 10.60-11.19 100 Useful for Mapping thermal differences in water
currents, monitoring fires and other night studies,
and estimating soil moisture
Band 11 TIRS 2 11.50-12.51 100 Same as band 10
Fonte: Earthexplorer, United State Geological Survey (USGS)
60
Relativamente a obtenção das imagens, estas foram adquiridas através do portal
Earthexplorer da USGS, onde se seleccionaram as imagens correspondentes aos Path e
Row, referentes ao mês de Janeiro de 2014 (Quadro 3).
Quadro 3. Coordenadas das imagens seleccionadas
Path Row Data de Aquisição
203 051 23-Janeiro-2014
203 052 23-Janeiro-2014
204 051 14-Janeiro-2014
204 052 14-Janeiro-2014
205 051 21-Janeiro-2014
205 052 21-Janeiro-2014
Fonte: Earthexplorer. USGS
A opção pela imagem de Janeiro de 2014, período pós-precipitação, resultou de
diversos factores, nomeadamente, a dificuldade em obter imagens espectralmente
coincidentes; a problemática relacionada com a hora e as condições de iluminação, o
que obrigou a utilização de imagens de outras datas (período pós-precipitação). Tais
aspectos foram levados em consideração no momento da selecção das imagens, onde se
procurou obter imagens com a mais ínfima diferença das condições atmosféricas, de
forma a contornar as distorções que possam decorrer desses fenómenos (nomeadamente,
os defeitos causados na resposta espectral dos mesmos) (Figura 10).
61
Figura 10. Influência das condições de iluminação (composição falsa cor)
Extracto a) sem efeito da iluminação
Extracto b) com efeito da iluminação
Relativamente às variáveis demográficas optou-se, por utilizar os dados da
malária nomeadamente os de 2004 à 201349, onde se procurou incluir as variáveis
relacionadas com o número de casos inferior e superior a 5 anos, número de óbitos
registados e as respectivas médias, total de MILDAs distribuídos, GE efectuado, Testes
de Diagnóstico Rápido, Consultas Pré-natal, TPI, Exames realizados. No entanto, para
efeitos de determinação das regiões de risco, apenas foram considerados os dados dos
dois anos propostos para esse estudo (2012-2013).
Relativamente aos dados ambientais, utilizou-se os dados da precipitação
(médias anuais) em cada região. Contudo, é de sublinhar que foram utilizados dados da
precipitação referente aos períodos de 2004 à 2012. No que respeita a temperatura,
apesar de dispor dos registos para três estações meteorológicas (Bolama, Bissau e
Bafatá), dos períodos de 1994-2004 e 2000-2011, a inexistência de estações
meteorológicas para a recolha de dados da temperatura nas restantes regiões e a
reduzida variabilidade dos registos, conduziu a não utilização dessa variável, visto não
contribuírem para a explicação da malária, voltaremos a esse assunto no momento
oportuno.
49 Devido a inconsistência e a ausência de dados em certas regiões no ano 2005, optou-se por não
considerar as informações referentes a esse período, de forma a evitar problemas relacionados com a
limitação da informação.
62
III.2. Estatística das Bandas utilizadas e o cálculo NDVI
A análise e a compreensão das respostas espectrais dos fenómenos, não obstante
das características de cada banda espectral, é indubitavelmente uma das tarefas de
grande importância em DR.
De acordo com Casimiro (2002:203) apud Chuvieco (1996:243), “ qualquer
operação aplicada a uma imagem pressupõe a compreensão do seu carácter digital
intrínseco, como qualquer variável estatística, a operação mais elementar é descrever a
sua tendência central e de dispersão”.
Seguindo essa linha de raciocínio, no presente estudo, aplicou-se uma mascara
(clip) a imagem original, de forma a possibilitar uma análise estatística das bandas,
apenas e exclusivamente sobre a área de estudo (Quadro 4), com o intuito de obter um
“espelho” das propriedades espectrais das bandas utilizadas para o efeito de
classificação da imagem.
Quadro 4. Estatística das bandas utilizadas
Bandas Mínimo Máximo Média Desvio-Padrão
1 0 35500 5178 5290
2 0 36449 4730 4853
3 0 36879 4347 4472
4 0 38521 4132 4286
5 0 53648 6656 7001
6 0 38906 5924 6223
Numa análise pormenorizada, verificou-se que as bandas com valores mais
elevados correspondem naturalmente às bandas mais saturadas, o que, no caso
específico da imagem em análise, são as bandas 5 (infravermelho 0.85-0.88 μm) e a
banda 6 (infravermelho de ondas curta 1.57-1.65 μm), sendo também, as bandas com
maior capacidade de descriminação dos níveis digitais, isto é, as bandas com maior
contraste, o que permite uma maior descriminação dos objectos presentes na superfície
terrestre.
63
Posteriormente à análise das bandas, procedeu-se ao cálculo do índice de
Vegetação por diferença normalizada50, cujos valores variaram entre -0.091174 e
0.408321. Este indicador traduz a subtracção e a soma, ou seja, é na verdade, um rácio
entre as bandas do infravermelho (0.85-0.88 μm) e o vermelho (0.64-0.67 μm), variando
entre -1 e 1.
Este índice foi calculado, de forma a obter um “padrão” de dispersão da
vegetação na imagem em estudo. Contudo, é de destacar que a vegetação apresenta uma
distribuição quase homogénea ao longo de toda a imagem (Figura 10), facto que se
explica com a inexistência de diferenças de altitudes, salvo algumas excepções. Na
verdade, “a Guiné-Bissau é caracterizada pela ausência de elevações que excedam os 50
metros, excepto na região de Gabú onde as colinas chegam a atingir os 300 metros, e
constituindo os primeiros contrafortes das cadeias montanhosas de Futa Djalon”.
Figura 11. Resultado do cálculo do NDVI
O índice de vegetação, de acordo com Rouse et. al (1974) apud Gomes
(2011:37), obtém-se de acordo com a seguinte fórmula:
“NDVI= (PIVP – PV) / (PIVP + PV) (eq. 1)
Em que: PIVP- Reflectância no infravermelho; PV- Reflectância no vermelho”.
50 Do Inglês NDVI (Normalized difference vegetation Index)
64
III. 3. Metodologia e Nomenclatura
Recorde-se que a temática abordada e conforme referido no capítulo introdutório
do presente estudo, centrou-se na aplicação dos SIG aos estudos epidemiológicos.
Assim, a metodologia utilizada, baseou-se na aplicação destes sistemas, com recurso às
técnicas de geoestatística para a identificação de áreas susceptíveis de registar malária
na Guiné-Bissau.
Partindo da afirmação atrás mencionada, adoptou-se uma metodologia que
consistiu na extracção de 3 classes de interesse a partir da imagem Landsat8,
constituindo o 1º nível da informação. Assim, extraiu-se: água; vegetação; outras
classes.
Posteriormente a determinação das classes do 1º nível, estes foram
“fragmentados” em níveis mais específico (2º nível). Deste modo, a classe Água, foi
dividida em 4 classes do 2º nível (água profunda; água de bordo; água com coberto
vegetal e outro tipo de água). Por sua vez, a vegetação, tal como a classe água, passou a
contar com 4 subclasses (floresta; formações arbustivas; áreas agrícolas e mangal),
sendo que a última classe do 1º nível (outras classes) mantém-se inalterada,
representando, todas as outras classes que não se pretende classificar.
De um modo geral, as duas primeiras classes do 1º nível (Água e Vegetação),
passam assim, de um significado geral para um significado específico, a que se pode
designar por significado semântico (Figura 12).
65
Figura 12. Divisões das Classes e Nomenclatura adoptada
III.3.1. Software Utilizados
Tal como anteriormente referido, pretendeu-se com o presente estudo, aplicar os
SIG para a identificação de áreas vulneráveis ao registo de casos de malária na Guiné.
No entanto, é importante ter presente que, face aos desafios actuais e a situação
socioeconómica que o país atravessa, é fundamental a adaptação dos software às
possibilidades económicas do país.
Partindo deste pressuposto, recorreu-se ao uso dos Open Source, nomeadamente,
Quantum GIS 2.0.1. Este software resulta de um projecto que nasceu em Maio de 2002
por iniciativa de Gary Sherman. Actualmente e ao contrário do modelo inicial existem
aplicações relativamente fáceis de utilizar, com a vantagem de funcionarem em
ÁGUA
VEGETAÇÃO
OUTRAS CLASSES
Água Profunda
Água de Bordo
Água com Coberto Vegetal
Outro tipo de água
Floresta
Formações Arbustivas
Áreas Agrícolas
Mangal
1º Nível 2º Nível
66
diferentes sistemas operativos51, suportando dados vectoriais e raster, como também,
uma grande parte dos formatos sustentados pela biblioteca OGR e GDAL52.
Outro software utilizado foi o Spring 5.2.2, este é um software livre (freeware)
de fabrico brasileiro53. A opção pelo mesmo resultou principalmente do processamento
digital de imagem, onde foi necessário recorrer às funcionalidades do mesmo. Contudo,
é de referir que é um software de “código fechado”, permitindo apenas a cópia e a
redistribuição livre, não admitindo a alteração do sistema e a venda do mesmo.
Apesar de existirem várias versões do programa, neste estudo, optou-se pela
versão 5.2.2, que embora em termos práticos não apresente grandes alterações
relativamente a versão anterior, cumpre na totalidade os objectivos pretendidos,
relativamente ao processamento digital de imagem.
Assim, tendo em conta as vantagens relacionadas com as liberdades destes
software, concluiu-se, que existem pelo menos três razões no presente estudo que
determinaram a nossa opção pelos sistemas Open Source, nomeadamente:
i. A fraca capacidade financeira do país em adquirir Software comercias;
ii. A partilha de conhecimentos entre os utilizadores e a comunidade e a
iii. Rápida actualização das extensões, sem depender dos fabricantes.
Com base nas vantagens atrás referidas, chegou-se a conclusão de que os
Software livres, afiguram-se como uma opção capaz de cumprir todos os objectivos pré-
estabelecidos para o presente estudo, sem esquecer de mencionar, o fácil acesso aos
mesmos.
III. 3.2. Classificação da Imagem
Actualmente, assiste-se a uma crescente utilização das imagens de satélite para a
extracção de informação úteis à tomada de decisão. Assim sendo, neste ponto,
procurou-se sintetizar de forma breve, a classificação das imagens enquadrando-a no
âmbito da tomada de decisão.
Tal como o realce e a transformação da imagem, a classificação é uma das
categorias mais importantes no que concerne a extracção da informação. Contudo, este é
51 Unix, Linux, Windows e OSX 52 Geospatial Data Abstraction Library (http://www.gdal.org/formats_list.html) 53 Desenvolvido pelo INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais)
67
um processo que passa por diferentes fases ou operações aritméticas e análise de
imagem (segmentação, extracção de atributos e classificação dos fenómenos presentes
na imagem) (Figura 13).
Figura 13. Fluxograma dos procedimentos
Na verdade, é um processo de agrupamento dos fenómenos de acordo com as
suas semelhanças e os seus comportamentos espectrais. Essa realidade impõe,
necessariamente que seja um processo baseado nas diferenças da “reflectividade das
superfícies consoante a sua composição, temperatura e humidade, entre outros factores”
(Matos; 2008:226).
Lillesand et.al (2000:245), salientam que “o objectivo final de um procedimento
de classificação de imagem é categorizar automaticamente todos os pixéis de uma
imagem à classe temática da ocupação do solo”, de acordo com as propriedades que
cada uma delas apresenta.
Integração dos dados da malária
com a carta de ocupação do solo
Análise de resultados
Aplicação do algoritmo de Bhattacharya
e Análise de Concordância
Classificação Orientada ao objecto
(Imagem Landsat 8) - Mosaico
Função da sobreposição. Corte dos
limites administrativos da área em
estudo (clip raster by mask layer)
Segmentação da imagem por
regiões
Não Sim
Classificação do segmento Aplicação do algoritmo K-Means
Classificação não-supervisionada
Cálculo do NDVI
68
Existem diferentes tipos de classificadores e algoritmos de classificação
baseados na resposta espectral dos elementos para compreender as características dos
fenómenos. Importa salientar que, tais classificadores podem receber diferentes
conotações, tanto de não-supervisionados (em que a decisão do operador é mínima,
sendo as classes definidas e agrupadas por semelhanças espectrais), como também de
classificadores supervisionados, que implicam uma maior intervenção do operador.
No presente estudo, efectuou-se as duas classificações de forma a obter a
espacialização dos fenómenos em toda a área de estudo. No entanto, é de destacar que o
uso dos dois métodos, não teve como objectivo, medir o desempenho dos
classificadores em relação ao outro, mas sim, obter o máximo de informação da área de
estudo.
Após a aquisição e tratamento das imagens, procedeu-se a criação de um
mosaico sobre a qual é aplicada um corte54. Pretendeu-se com esta função, dispor da
representação do país, obtendo apenas os limites administrativos da área de estudo, para
fins da classificação da imagem.
Posto isto, é de referir que a imagem sob a qual se efectuou o processamento
digital corresponde, a um mosaico com uma baixa resolução espacial (30 m). Tal
particularidade revela ter um papel condicionador, sobretudo, no processo de recolha de
classes de interesse, devido a elevada heterogeneidade espectral (característica das
imagens de baixa resolução).
Não obstante, para o objectivo deste estudo, a resolução espacial acabou por ter
pouca relevância, dado que as classes a extrair (classes de interesse), não dependiam de
uma resolução maior, embora em muitos estudos no âmbito de DR, o aumento da
resolução é sempre um factor de grande interesse aos investigadores, contudo, não deve
ser visto como um determinante.
É sobretudo neste sentido que, Casimiro (2002:87) defende a ideia de que
“qualquer investigador que usa a teledetecção como instrumento “sonha” com
resoluções sucessivamente maiores. Não obstante, é mais uma questão de puro fascínio
e abertura de perspectivas de análise do que potencial aplicabilidade às escalas mais
comuns a que os geógrafos trabalham. O instrumento deve sim constituir um meio
54 Através da função clip raster by mask layer processo efectuado no software Quantum GIS.
69
adequado aos objectivos, sendo que aquilo que é considerado como uma limitação de
um sensor, a sua resolução espacial acaba por ser uma virtude”.
Partindo desta ideia, pode-se concluir que quem trabalha com DR e
processamento digital de imagem, deve necessariamente enquadrar a resolução espacial
dos dados aos objectivos pretendidos, sendo que em muitos casos, grandes resoluções
por si só, não significam melhores resultados, constituindo apenas um recurso a ser
adaptado aos objectivos do estudo.
Relativamente às imagens, apesar das suas características, conseguiu-se executar
o mosaico e aplicado o corte do mesmo. Na verdade, esta tarefa consistiu
fundamentalmente em agrupar todas as imagens que constituem a área de estudo, em
uma única imagem, obtendo apenas o limite administrativo para efeitos de análise e
classificação da imagem (Figura 13).
Figura 14. Área de estudo
Existem inúmeros algoritmos de classificação automática, no entanto, para a
extracção das classes de ocupação do solo de forma automática, recorreu-se ao
algoritmo K-Means. Tal opção apresentou resultados satisfatório de ponto de vista de
extracção da informação de forma célere e sem intervenção do operador.
Lillesand et.al (2000:255) referem que, “estes classificadores envolvem
algoritmos que examinam os pixéis de uma imagem agregando-lhes em várias classes
com base nos agrupamentos naturais ou agregados presentes nos valores da imagem”.
70
Por sua vez, Meneses et. al (2012:192), defendem que, “aos valores de pixels
que identificam uma classe específica de alvo ou objeto real da natureza, denomina-se
de padrões. Portanto, a classificação automática de imagens é nada mais do que um
conhecimento de padrões”.
Na verdade, este algoritmo baseia-se no agrupamento dos pixéis que constituem
uma classe temática, com base nas suas características espectrais, este princípio,
permite-nos concluir de antemão que, as classes resultantes de uma classificação
baseada neste algoritmo correspondem a aquilo a que Lillesand et. al (2008:568)
descrevem como “classes espectrais”, representando classes com a mesma reflectância
espectral.
Com este tipo de classificador, inicia-se o processo, atribuindo “ cada píxel da
imagem à amostra espectralmente mais próxima, criando assim um novo conjunto de
amostras” (Crisógono, 2011:30). De facto, o objectivo dos classificadores não-
supervisionados é, “agrupar amostras espectrais semelhantes em grupos estatisticamente
separáveis” Crisógono (2011:29).
Apesar das vantagens deste tipo de classificador, sobretudo a relacionada com a
não obrigatoriedade de um conhecimento prévio da área de estudo, é certo que também
apresenta algumas desvantagens, nomeadamente, o reduzido controlo das classes a
determinar e a deliberação das mesmas sem que o operador tenha influências ao longo
do processo, facto que acabou por se comprovar ao longo do processo.
Tendo sido processado no software Spring, com 8 classes de entrada para efeitos
de classificação, este algoritmo foi efectuado com a variação de iteração entre 10, 50 e
100. Não obstante, é de destacar que tais variações, não se revelaram relevantes, dado
que, as três apresentaram resultados idênticos.
O processo baseado neste algoritmo, só terminou após a conclusão do número de
iterações55 definido pelo operador, contudo, importa destacar que geralmente são
processos extremamente rápidos. No caso do Spring, este processo não demorou mais
de 20 segundos a agregar todos os pixéis espectralmente idênticas, embora, em alguns
casos (50 e 100 iterações) esse tempo foi ligeiramente superior, mas nunca
ultrapassando os 30 segundos, permitindo concluir que o aumento do número de
iterações poderá ter algum peso nos processos de classificação não-supervisionada.
55 Termo que designa repetições do processo de classificação.
71
No fundo, com a classificação automática, “realiza-se a geração de aglomerados
de assinaturas espectrais, no espaço multiespectral, através do estabelecimento de
alguma semelhança entre eles, estabelecida por medidas de similaridade entre as
assinaturas espectrais, distâncias entre os centros dos aglomerados e critérios de
aglutinação, de modo a identificar-se quais as classes espectrais em que a imagem pode
ser segmentada” (Fonseca et. al; 2004:111).
Neste sentido, é importante destacar que “o processo de reconhecimento ou
classificação de padrões, por métodos estatísticos, consiste em atribuir cada elemento de
imagem a uma das classes padrão pré-definidas em função de um critério estatístico”
(Fonseca; 2004:116).
É certo que este método permite agrupar os pixéis das imagens em classes
espectralmente idênticas, no entanto, é de destacar que este tipo de classificação
também possibilita a realização de uma má classificação, facto verificado neste estudo
dado que, o algoritmo agrupou todas as classes de água, numa única classe, facto que
através da interpretação visual da imagem não corresponde de todo a realidade
constatada.
III.3.3. A Segmentação da imagem e extracção das classes de interesse
Tal como anteriormente mencionada, a segmentação é uma etapa da
classificação supervisionada orientada ao objecto, que consiste em “fragmentar” a
imagem em segmentos. Este é um método relativamente recente, não obstante tem
apresentado resultados extremamente importantes nos diversos estudos.
Segundo Meneses et. al (2012:209), “ a classificação por segmentação, surgiu
com o advento dos modernos sensores de alta resolução espacial, que produzem
imagens onde os objectos podem ser identificados individualmente”. Esta é uma técnica
de classificação que tem vindo a ganhar importância cada vez mais devido, sobretudo, a
rapidez e a eficácia com que o processo é realizado.
Na verdade, o alcance desta técnica, reside essencialmente na criação de
segmentos com respostas espectrais idênticas, isto é, segmentos que representam a
mesma classe de ocupação do solo. Contudo, é um processo que requer grande atenção
por parte do operador, devido a inexistência de um segmento ou valor padrão, facto que
72
obriga a realização de diversos testes, com o objectivo de adquirir segmentos
representativos das classes a extrair (isto é, evitando ao máximo a mistura espectral das
classes).
Assim sendo, importa sublinhar que no presente estudo, a criação dos segmentos
de treino, foi efectuado no software Spring 5.2.2 e exigiu grande esforço e ponderação,
sobretudo, no que respeita a determinação do nível de tolerância a aplicar (similaridade
e área), pelo que foi necessário testar diferentes parâmetros (Quadro 5).
Numa primeira fase, optou-se por aplicar uma similaridade 1500 com uma área
2000, uma vez que não cumpria os objectivos pretendidos, reduziu-se a tolerância para
750 e a área 1000. Tal opção, também não se enquadrava no objectivo pretendido,
devido a reduzida fragmentação da imagem, assim, optou-se por diminuir a similaridade
para 500 com a área 750.
Porém, apesar de se verificar significativas melhorias relativamente aos testes
anteriores, ainda assim não se enquadravam nos objectivos pretendidos, pelo que se
optou por restringir ainda mais a similaridade e a área, passando a trabalhar com a
similaridade 200 e área 400. É certo que com esta opção, verificou-se uma clara
melhoria sobretudo no que respeita a descriminação das classes presentes na imagem,
no entanto, não foi possível descriminar todas as classes de interesse, sem que houvesse
uma mistura espectral, por mais pequena que seja.
É sobretudo neste sentido que se optou por testar a similaridade 150 área 200.
Esta opção cumpria na totalidade os parâmetros pretendidos, uma vez que descriminou
melhor as classes, construindo assim, segmentos/objectos semanticamente idênticos.
73
Quadro 5. Parâmetros de segmentação utilizados sob a imagem de Landsat 8
Testes Bandas Similaridade Área Início Fim Resultado
1
3- Verde 0.53-
0.59
4- Vermelho
0.64-0.67
5-
Infravermelho
0.85-0.88
1500 2000 14:35 15:09
Verificou-se uma diminuição
da densidade dos pixéis
(Figura 14 extracto a)
2
3- Verde 0.53-
0.59
4-Vermelho
0.64-0.67
5-
Infravermelho
0.85-0.88
750 1000 15:27 16:20
Persistência da confusão
espectral entre as classes,
tendo-se verificado ligeira
melhoria relativamente a
segmentação 1500_2000
(Figura 14 extracto b)
3
3- Verde 0.53-
0.59
4- Vermelho
0.64-0.67
5-
Infravermelho
0.85-0.88
500 750 1:36 3:11
Com a similaridade 500 e
área 750, registou-se uma
clara melhoria relativamente
aos outros segmentos, no
entanto, ainda assim não
correspondia ao objectivo
pretendido. (Figura 14
extracto c)
4
3- Verde 0.53-
0.59
4- Vermelho
0.64-0.67
5-
Infravermelho
0.85-0.88
200 400 8:36 12:39
Conseguiu-se reduzir a
heterogeneidade espectral,
contudo, optou-se por
segmentar ainda mais, de
forma a diferenciar os
diferentes tipos de água e
vegetação presentes na
imagem. (Figura 14, extracto
d)
5
3- Verde 0.53-
0.59
4- Vermelho
0.64-0.67
5-
Infravermelho
0.85-0.88
150 200 12:45 0:12
Com este parâmetro,
conseguiu-se obter
segmentos bastante
satisfatórios relativamente
aos anteriores parâmetros e
por conseguinte, reduziu-se
também a heterogeneidade
espectral. (Figura 14,
extracto e)
74
Na figura que se segue, estão representados os extractos de segmentação
utilizados com base nos parâmetros descritos no quadro 5. Contudo, importa salientar
que os segmentos foram construídos com diferentes parâmetros, variando a similaridade
e a área de treino, até atingir uma similaridade e área satisfatória, que de ponto de vista
da separabilidade da confusão espectral (reduzida heterogeneidade espectral), seja
considerada satisfatória.
Figura 15. Extractos da Segmentação com diferentes similaridades e área de treino
a) Similaridade 1500 área 2000
b) similaridade 750 área 1000
c) similaridade 500 área 750
d) similaridade 200 área 400
e) similaridade 150 área 200
Assim, a ponderação do nível de tolerância fundamenta-se pelo seguinte, se por
um lado, num processo de segmentação, quanto mais baixo forem os valores de
tolerância, mais tempo requer o software para completar o processo, e o resultado é
naturalmente o excesso de segmentos embora, aumente a exactidão temática dos
fenómenos.
Por outro, a segmentação da imagem com valores de tolerância elevados, apesar
da rapidez com que é efectuado o processamento, ainda assim, corre-se o risco de
efectuar uma má aquisição dos segmentos, isto porque, pixéis que representam
fenómenos distintos estarão mal agrupados para efeitos de classificação, restringindo
assim a exactidão temática dos fenómenos e por conseguinte, aumentando a mistura
espectral das classes.
75
No presente estudo, o processo de segmentação exigiu maior cuidado, devido
sobretudo, a dificuldade em determinar de uma só vez a parcela que melhor se adequava
ao objectivo do estudo, razão pela qual se levou uma boa parte do tempo a experimentar
diferentes tolerâncias/similaridades56, com o intuito de obter aquela que melhor
descrimina as classes que se pretende extrair.
No Spring, este processo levou imenso tempo a concluir, chegando em alguns
casos a gastar entre 2 a 3 horas, nos casos de similaridade e área mais baixas, o que
implicava um aumento da densidade dos segmentos extraídos, razão pela qual o
Software levava bastante tempo a processar, exigindo assim, um esforço enorme.
Posteriormente a obtenção dos segmentos de treino, procedeu-se a classificação
das parcelas de treino, tendo sido utilizado o segmento resultante dos seguintes
parâmetros, similaridade 150 e área 200. Com estes parâmetros foram extraídos classes
do segundo nível, que no fundo correspondem a classes representativas das três
principais que caracterizam o primeiro nível (água, vegetação e outras classes. Tal como
descrito na figura 11).
Assim, extraiu-se as seguintes classes de ocupação do solo para a categoria
Água: Água profunda; Água de bordo; Água com coberto vegetal Outro tipo de água.
No que respeita a classe Vegetação, conseguiu-se extrair de forma satisfatória as
seguinte classes: Floresta; Formações arbustivas; Áreas agrícolas e Mangal. Por outro
todas as classes consideradas irrelevantes para a temática em estudo, foram agrupadas
na classe designada por Outras classes.
III. 4. Classificação Supervisionada
O processo de classificação de imagem com base nos métodos supervisionados,
agrupando as classes de acordo com as suas similaridades espectrais, constitui uma
tarefa que requer grande atenção e desempenho do operador, sobretudo, no que
concerne a atribuição dos atributos a diferentes fenómenos. Tal esforço exige não só,
uma elevada capacidade de interpretação da imagem, como também um conhecimento
prévio das classes a extrair da mesma.
56 A aplicação de diferentes tolerâncias, deve-se ao facto de se pretender obter uma maior similaridade
espectral dos pixéis representativos do mesmo objecto, ou classe temática.
76
Tal como a classificação não-supervisionada, também se empregam algoritmos
que agregam os pixéis quantitativamente de acordo com as suas características
espectrais. Segundo Richards (2012:247), “a classificação supervisionada é uma técnica
frequentemente usada para a análise quantitativa dos dados da imagem de detecção
remota”.
Meneses et. al (2012:198), referem que a classificação supervisionado “é
controlado de perto pelo analista. Nesse processo o analista escolhe pequenas áreas de
amostras na imagem, contendo poucas centenas de pixels que sejam bem representativo,
espectralmente, de padrões ou feições dos alvos por ele reconhecidos, ou que podem ser
identificados com a ajuda de outras fontes tais como dados colectados no campo ou de
mapas”.
Deste modo, procurou-se iniciar a reflexão abordando um aspecto fundamental,
relacionado sobretudo com o conhecimento prévio da área em estudo, isto porque, a
classificação supervisionada, ao contrário da não-supervisionada, exige uma maior
intervenção do operador, não se limitando apenas a uma aplicação dos algoritmos
automáticos.
No presente estudo, optou-se por utilizar a classificação supervisionada, para
classificar as parcelas de treino obtidos posteriormente a realização da segmentação (ver
figura 15). Nesta etapa, optou-se por efectuar uma classificação por região de interesse
resultante dos segmentos de treino. Não obstante, é de referir que durante esta fase,
redobrou-se a atenção em todo o processo.
77
Figura 16. Resultado da classificação supervisionada
Tendo em conta as classes a extrair e o grau de separabilidade espectral dos
pixéis, utilizou-se um limiar de similaridade 150 e uma área de valor 200, sendo depois
aplicado o algoritmo de classificação de Bhattacharyya57, para efeitos de generalização
das classes extraídas durante a classificação. Este algoritmo vem incorporado no
software Spring, para a classificação das imagens segmentadas. Assim sendo, no
subcapítulo abaixo, será abordado o desempenho deste algoritmo
III.5. Aplicabilidade do Algoritmo Bhattacharyya
Inversamente ao que se sucede com os algoritmos de classificação não-
supervisionada, o algoritmo Bhattacharyya, corresponde a uma medida de
separabilidade espectral dos pixéis. Detém a particularidade de não se basear nas
distâncias euclidianas durante a fase da classificação das imagens, característica comum
sobretudo nos algoritmos de classificação não-supervisionada.
Retomando a ideia atrás referida, é de salientar que este classificador “ trabalha
com a distância de Bhattacharyya, que é utilizada para medir a separabilidade estatística
entre um par de classes espectrais, ou seja, mede a distância média entre as distribuições
de probabilidades dessas classes” (Góes et. al, 2006:82) apud (INPE, 2004; Mather,
57 Que corresponde a um algoritmo de classificação supervisionada, aplicada sobretudo na imagem
classificada por regiões.
78
2004). De um modo geral, a particularidade deste algoritmo, está bem patente na
estruturação da informação, medindo posteriormente a distinção espectral entre as
classes através da média da distribuição dessas classes. Segundo Meneses (2012:216), a
distância de Bhattacharyya calcula-se do seguinte modo:
(eq.2)
Sendo: B – distância de Bhattacharyya; Pi e Pj – pixels nas classes i e j; mi e mj
– médias das classes i e j; T – Matriz transposta; ln – logaritmo neperiano; i e j – classes
dentro do contexto
Apesar de não ter sido referido, para a classificação de imagens com base na
distância de Bhattacharyya, optou-se por aplicar um limiar de aceitação de 99.9%. Na
verdade, este limiar representa 99,9% dos pixéis englobados na classificação, sendo os
restantes simplesmente ignorados, introduzindo assim, a eventualidade da existência de
algum erro na obtenção das classes, devido a inclusão de pixéis não representativos de
uma classe e que, no entanto, foram introduzidos noutras de forma não intencional.
Embora se tenha verificado alguma confusão na classificação da imagem, o que
se deveu em parte a limiar de aceitação, as diferenças nas datas das imagens entre outros
aspectos, ainda assim, obteve-se um desempenho bastante satisfatório, indo de encontro
ao objectivo pretendido, tendo-se obtido uma matriz de confusão média de 0.00% (ver
quadro 6) e um índice Kappa de valor 1, segundo Crisógono (2011:43), tal valor
corresponde a uma concordância “perfeita”.
79
Quadro 6. Matriz de erros de classificação
Água
profunda
Água
de
bordo
Água
com
coberto
vegetal
Outra
água Floresta
Formações
arbustiva
Áreas
agrícolas Mangal
Outras
classes Abstenção
Soma
linha
Água
profunda
2538
6.85%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00% 2538
Água de
bordo
0
0.00%
2589
6.99%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00% 2589
Água com
coberto
vegetal
0
0.00%
0
0.00%
1208
3.26%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00% 1208
Outra
água
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
1583
4.27%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00% 1583
Floresta 0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
7286
19.66%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00% 7286
Formações
arbustiva
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
1443
3.89%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00% 1443
Áreas
agrícolas
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
3519
9.49%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00% 3519
Mangal 0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
3908
10.54%
0
0.00%
0
0.00% 3908
Outras
classes
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
12991
35.05%
0
0.00% 12991
Soma
coluna 2538 1589 1208 1583 7286 1443 3519 3908 12991 0 37065
Também foi analisado, ainda que de forma superficial o índice TAU. Este
apresentou um valor igual a 1 (Anexo B Tabelas B1, à B4). Inicialmente introduzido
por Ma e Redmond (1995), o coeficiente TAU, apresenta resultados representativos dos
valores de Kappa e o Desempenho Geral.
Machado, (2002) apud Bernardes et. al (s.d), salientam que, “este índice
apresenta resultados intermediários entre os outros dois mais utilizados: índice Global e
índice Kappa, mostrando tornar possível a correta consideração das concordâncias real e
casual para a situação na qual é assumida a equiprobabilidade e ocorrência das
categorias de informação”.
A análise aprofundada deste índice sairia do âmbito deste estudo, pelo que se
optou por não aprofundar muito, no entanto, não deixa de ser interessante o
conhecimento do mesmo quando se analisam resultados da classificação.
80
III. 5.1. Análise de Concordância (Coeficiente Kappa)
Após a classificação, procedeu-se a análise de concordância da mesma. Para tal
analisou-se o coeficiente ou índice Kappa, que permitiu obter a exactidão da
classificação efectuada segundo o algoritmo de Bhattacharyya. Na verdade, este índice
permitiu saber a concordância entre a imagem de base e a imagem classificada, variando
entre 0 (ausência de concordância) e 1 (concordância perfeita) (Quadro 7).
Crisógono (2011:49), salienta que o índice kappa “mede a diferença entre os
pixéis bem classificados e as omissões ou comissões dos pixéis na classificação de uma
mesma classe. Neste sentido, importa sublinhar que esta é uma medida de avaliação da
exactidão global mais rigorosa, pois tem em conta toda a informação existente numa
matriz e não só a diagonal principal como a matriz confusão”.
Apesar da literatura e os diferentes estudos estabelecerem 85%, como sendo
valor representativo de uma consistência aceitável em termos de concordância através
do coeficiente Kappa, neste estudo, o valor obtido para este índice, foi superior (100%)
ao determinado como valor aceitável, devendo tal resultado, à eficácia do classificador
(Bhattacharyya) e qualidade da análise visual, durante a fase de extracção das classes,
sem esquecer o ajuste efectuado na matriz de erro, que permitiu alcançar um maior
desempenho do classificador.
Quadro 7. Medidas de Concordância de índice Kappa
Adaptado de Crisógono (2011:43) apud Landis e Koch “The mesaurement of observer
agreement for categorical data, Biometrics 1997”
Valores de Kappa Níveis de concordância
<0 Ausente
] 0.0, 0. 20 [ Baixo
[0. 20, 0.40 [ Razoável
[0.40, 0.60 [ Moderado
[0.60, 0.80 [ Substancial
[0,80, 1.00 [ Quase perfeito
= 1 Perfeito
81
Segundo Crisógono (2011:43), o índice kappa calcula-se segundo expressão:
(eq.3)
III.6. Determinação do Risco por Malária na Guiné-Bissau
III.6.1.Dados utilizados
A delimitação das áreas de maior vulnerabilidade é, uma das formas mais
importantes para a compreensão da disseminação da doença, o auxílio à tomada de
decisão, a aplicação de meios de controlo aos vectores e distribuição equitativa de
fundos destinados a esse fim.
Neste sentido, concluído o cálculo do coeficiente Kappa, procedeu-se a
determinação das regiões de risco elevado por malária, através da ponderação das
variáveis utilizadas. Importa destacar que, inicialmente procedeu-se a normalização dos
dados de forma a estruturá-los numa mesma “unidade” e a atribuição dos “pesos” a cada
uma das variáveis analisadas. Utilizou-se diferentes informações relacionadas com a
doença e o ambiente, que serão descritos nos parágrafos abaixo.
Como foi atrás referido, utilizou-se diferentes variáveis, nomeadamente, a
estimativa da população em 2012, disponibilizados pelo Instituto Nacional de Estatística
da Guiné-Bissau (INE), e os dados provenientes do INASA número de casos registados
em 2012 e 2013. Contudo, apesar da disponibilidade dos dados para um período de 10
anos, é de salientar que, para efeitos de análise, apenas serão levados em consideração
os dois últimos anos (2012 e 2013).
82
Uma análise da variação dos casos da doença implica, inevitavelmente, a
inclusão das percentagens dos casos de malária nas crianças com idades inferiores a
cinco anos. Neste sentido, e em função do interesse em compreender o impacto da
malária no grupo etário mais vulnerável (crianças), optou-se por utilizar a percentagem
dos casos com idades inferiores a cinco anos.
Recorreu-se também ao uso das percentagens de GE e Teste de Diagnóstico
Rápido (TDR), de modo a permitir uma melhor leitura da população submetida aos
testes de confirmação biológica do plasmodium.
No que respeita aos mecanismos de protecção utilizou-se, a percentagem dos
MILDA o TPI (anexo D6 à D9), de mencionar que, foi utilizada a percentagem do
segundo TPI do ano 2013 e a percentagem dos exames realizados, de forma a perceber
quais as regiões que têm beneficiado de um maior acompanhamento dos pacientes.
No que concerne aos dados das consultas pré-natais, utilizou-se a percentagem
das consultas de 2013, esta é uma variável de extrema importância, dado que, permite
ter uma noção pouco mais elucidativa das mulheres grávidas que se submeteram a esse
tratamento em cada região em estudo.
Já às variáveis climatológicas, importa referir que, os dados da precipitação
foram obtidos através do Instituto Nacional de Meteorologia da Guiné-Bissau, e dizem
respeito a uma série temporal de 2004 à 2012. Após a obtenção dos mesmos, procedeu-
se ao cálculo das respectivas médias a incluir no índice de risco.
Aos dados da temperatura, importa referir que, devido a inconsistência e a
inexistência dos registos oficiais da temperatura em certas regiões da Guiné, os mesmos
foram obtidos através do projecto WorldClim58, da Universidade de Berkeley
Califórnia, adquiridos através do site DIVA-GIS. Não obstante, é de destacar que estes
dados traduzem a média mensal (mês de Junho), que resultaram de uma longa série
temporal (1950-2000).
Contudo, devido a reduzida variabilidade da temperatura para as diferentes
regiões, rondando principalmente 26º, optou-se por não utilizar tais dados, devido, a
pouca variabilidade, o que para este estudo, é pouco relevante para fundamentar as
regiões com elevado risco por malária.
58 Sendo que a primeira versão foi desenvolvido por Robert J. Hijmans, Susan Cameron e Juan Parra, na
Universidade de Berkeley Califórnia.
83
Porém, é importante salientar que, devido ao impacto da temperatura na
proliferação de doenças provocadas por vectores, seria bastante interessante a utilização
dos registos da temperatura como variável de interesse para a determinação de áreas de
risco, caso estes apresentassem maior variabilidade em termos regionais e maior
consistência no que toca a qualidade dos registos.
Por fim, no que respeita a ocupação do solo, utilizou-se a percentagem das áreas
agrícolas das diferentes regiões, devido a importância das mesmas não só na
disseminação da doença, como também no desenvolvimento do próprio vector
Anopheles. Deste modo, na elaboração do modelo de análise, foi atribuído um maior
peso a área agrícola, isto porque, de todas as classes, esta representa aquela que maior
impacto tem na disseminação da malária.
III.6.1.1. Normalização e ponderação das Variáveis
A normalização dos dados é um processo que consiste em “atribuir” a mesma
unidade às variáveis/fenómenos em estudo, de modo a que todos tenham a mesma
relevância, no que respeita a análise e explicação do fenómeno em estudo. Na verdade,
o objectivo deste processo é nada mais, nada menos o de incluir todas as variáveis na
explicação de um fenómeno, sendo que, no caso do presente estudo, foi utilizado de
forma a incluir todos os dados no índice de risco.
De uma forma geral, começou-se por utilizar uma tabela com os dados
brutos/originais, que compreendia todas as variáveis consideradas no presente estudo
(Quadro 8), que serviu para o índice normalizada e calculada segundo uma expressão,
que tem em conta a ponderação e atribuição dos pesos às variáveis (ver Equação 4).
84
Quadro 8. Variáveis utilizadas
Região Bafatá Biombo Bissau Bolama-
Bijagós Cacheu Gabú Oio Quinara Tombali
Número de
casos 2013 21425 7311 37564 3728 9660 28229 5841 6492 4974
Percentagem
de Casos
2013
10 7 9 11 5 1 0 10 5
Percentagem
da área
agrícola
9 17 45 14 19 23 12 21 30
Precipitação 6098 3880 3880 2453 2589 6592 7116 1863 6919
Densidade
Populacional 36,31 132,04 4872,24 21,66 40,59 24,31 41,61 21,74 27,72
Número de
Hospitais 2 2 3 3 2 2 3 5 3
Número de
camas 124 17 337 82 148 127 68 70 117
Percentagem
de letalidade 3 0 4 1 1 4 1 9 1
Taxa de
incidência 0,10 0,07 0,09 0,11 0,05 0,13 0,03 0,10 0,05
Variação de
casos 2013 -96 -82 -98 -86 -96 -97 -98 -99 -95
Percentagem
de casos
menor 5 anos
2013
35 44 34 35 40 41 36 34 32
Percentagem
de casos
maior de 5
anos 2013
65 56 66 65 60 59 64 66 68
Percentagem
de Óbitos 0,3 0,0 0,4 0,1 0,1 0,4 0,1 0,9 0,1
Percentagem
de Gota
Espessa 2013
2 10 9 7 4 3 2 4 2
Percentagem
de Testes de
Diagnóstico
Rápido
9 8 10 10 6 10 4 7 8
Percentagem
de MILDAS 7 5 6 9 8 9 10 7 5
Percentagem
de consultas
pré-natais
2013
4 7 2 3 3 6 3 3 3
Percentagem
de Exames
Realizados
2013
5 7 5 10 4 8 2 5 4
Percentagem
de
Tratamento
Preventivo
Intermitente
2013
1 3 1 1 1 1 1 1 2
85
Como anteriormente mencionado, após a escolha das variáveis, procedeu-se a
normalização das mesmas, de forma a oscilarem dentro das escalas previamente estabelecidas (2
a 10), tendo assim resultado nos dados apresentados no quadro anterior.
Quadro 9. Variáveis normalizadas
Região Bafatá Biombo Bissau Bolama-
Bijagós Cacheu Gabú Oio Quinara Tombali
Número de casos
2013 8 6 10 2 6 8 4 6 4
Percentagem de
Casos 2013 8 6 8 10 6 4 2 8 6
Percentagem da
área agrícola 2 6 10 4 6 8 4 8 8
Precipitação 10 6 6 6 6 10 10 6 10
Densidade
Populacional 6 8 10 2 8 4 8 4 6
Número de
hospitais 10 10 8 8 10 10 8 2 8
Número de camas 4 10 2 6 4 4 8 6 4
Percentagem de
Letalidade 6 2 8 4 6 8 6 10 4
Taxa de incidência 8 6 8 8 4 10 2 8 6
Variação de casos
2013 6 10 4 8 6 6 4 2 8
Percentagem de
casos menor de 5
anos 2013 6 10 4 6 8 8 6 4 2
Percentagem de
casos maior de 5
anos 2013
6 2 8 6 4 4 6 8 10
Percentagem de
Óbitos 6 2 8 4 6 8 6 10 4
Percentagem de
Gota Espessa 2013 10 2 2 4 6 6 8 4 8
Percentagem de
Testes de
Diagnóstico
Rápido
2 4 2 2 6 2 10 6 4
Percentagem de
MILDAS 6 10 8 4 6 4 2 6 8
Percentagem de
consultas pré-
natais 2013
4 2 10 8 6 4 6 6 6
Percentagem de
Exames Realizados
2013 6 4 6 2 8 4 10 6 8
Percentagem de
Tratamento
Preventivo
Intermitente 2013
8 2 8 6 6 10 4 6 4
Risco por Malária 6,75 6,3 7,8 5,35 6,45 7,5 6,15 6,65 6,8
86
Mediante o processo de normalização das variáveis, utilizou-se o método de
quebras naturais (Natural Break Jenks)59 incorporado no software Quantum Gis, que
permitiu um melhor arranjo dos valores, possibilitando a melhor leitura das variáveis e
de forma simples, verificar quais as regiões com valores mais elevados relativamente às
variáveis utilizadas.
Utilizou-se 5 níveis ou escalas de comparação, sendo o valor mais baixo, menos
importante e o valor mais elevado, extremamente importante. Na hierarquização aqui
efectuada, o significado de cada um dos valores registados nas diferentes variáveis
utilizadas e para as diferentes regiões, é expressa por uma escala que é marginada por
dois extremos opostos (2 e 10), o que implica que os valores oscilem dentro destes
extremos, sendo que, quanto mais próximo do 10, maior é o nível do risco por malária e
quanto mais próximo do 2, menor é naturalmente o risco. (Quadro 10).
Quadro 10. Fragmentação dos níveis de comparação
2 4 6 8 10
Menos importante Pouco importante Importante Muito importante Extremamente importante
Posto isto, procedeu-se igualmente a ponderação e atribuição dos pesos de cada
variável. No fundo a ponderação das variáveis através da atribuição dos “pesos”
efectuado neste estudo, teve como principal objectivo, atribuir importância às variáveis
utilizadas, com base no impacto que as mesmas detêm na explicação do fenómeno e na
consistência do modelo de análise. De uma forma geral, a normalização das variáveis,
permitiu uma melhor percepção das mesmas, isto porque, possibilitou a estruturação das
variáveis em unidades idênticas e a redução da inconsistência das mesmas.
Outras metodologias em parte idênticas a aplicada neste estudo são, a
metodologia AHP (Analytical Hierarchical Process) proposto por Thomas Saaty
(1980), consistindo na divisão do problema em “níveis hierárquicos de tomada de
decisão” Cabral (2012:53), sendo que, tais níveis podem ser descritos em diferentes
escalas de comparação de critérios.
59 Este é um método que permite um melhor arranjo dos valores em diferentes escalas, é na verdade um
método que procura diminuir a variância dentro das classes.
87
Outra metodologia idêntica é a baseada em escalas de pontos. Inicialmente
desenvolvida por Osgood (1957) apud Cabral (2012:8), a metodologia baseada em
escalas de pontos, determina que, “uma diferenciação em sete níveis é suficiente para
expressar preferências”. Neste método, para cada critério, é escolhido um valor
pertencente a uma escala de um a sete, sendo o significado de cada um dos valores
interpretado com o recurso ao princípio da semântica diferencial (a escala é marginada
por duas expressões opostas)
Partindo da lógica de hierarquização de critérios, tal como referido
anteriormente, no presente estudo, o valor de maior importância, corresponderá ao valor
mais elevado encontrado nos registos de cada variável e em cada região
individualmente, determinando-se assim que, os restantes valores tenham uma variação
decrescente, até ao valor menos importante, que corresponde naturalmente ao valor de
menor impacto das variáveis individualmente.
Após a hierarquização dos critérios e a ponderação das variáveis60, procedeu-se
a construção do indicador de risco por malária, com o intuito de determinar qual ou
quais as regiões que representam maiores riscos, de acordo com os critérios e
indicadores utilizados.
III.6.1.2. Critérios utilizados para a determinação de regiões com risco elevado
O estudo da disseminação da malária, por regra, deverá incluir, uma reflexão
acerca de diferentes factores que conjugados entre si, possam contribuir para explicar o
incremento da doença. É, sobretudo, nessa linha de raciocínio, que no presente estudo se
optou por incluir diferentes variáveis que de ponto de vista da propagação da doença, se
apresentam como aquelas que maior impacto detém.
Assim sendo, para a construção do indicador de risco, foram utilizadas dezoito
variáveis, que de ponto de vista da sua importância para a propagação do vector e
disseminação do plasmodium, afiguram-se como factores imprescindíveis, embora, de
referir que muitas outras variáveis poderiam ser incluídas neste indicador, não obstante,
devido a ausência de dados e a inconsistência dos mesmos, optou-se apenas por incluir
as variáveis patentes no Quadro 11.
60 Atribuídos de acordo com a importância e o contributo de cada variável no incremento da malária.
88
Quadro 11. Variáveis utilizadas e o respectivo peso atribuído
Código Variáveis utilizadas Peso atribuído
V1 Percentagem da Área agrícola 1,5
V2 Precipitação 1,25
V3 Densidade populacional 0,5
V4 Número de hospitais 0,5
V5 Número de camas 0,5
V6 Percentagem da letalidade 0,5
V7 Taxa de incidência 0,5
V8 Variação dos casos 2013 0,5
V9 Percentagem dos casos menores que 5 anos 2013 0,5
V10 Percentagem dos casos maiores que 5 anos 2013 0,5
V11 Percentagem de Óbitos 0,5
V12 Percentagem de Gota Espessa 2013 0,25
V13 Percentagem de Testes Diagnóstico Rápido 2013 0,25
V14 Percentagem de MILDA 2013 0,25
V15 Percentagem de consultas pré-natais 2013 0,25
V16 Percentagem de exames realizados 2013 0,25
V17 Percentagem de Tratamento Preventivo Intermitente 2013 0,25
V18 Número de casos 1,25
Os pesos atribuídos tiveram em consideração, a importância que cada variável
desempenha no incremento da doença. Esse critério é evidenciado no quadro 11, onde
se procurou atribuir maior peso à área agrícola (1,5), dado que esta é considerada aquela
que maior importância possui no que se refere ao desenvolvimento do vector, devido as
suas características intrínsecas (habitat larvar, protecção não só contra elevada
temperatura, como também, contra os possíveis predadores).
Foi atribuído aos Mosquiteiros impregnados com insecticida de longa duração
de acção um peso de 0,25. Na verdade, a atribuição desse valor, deveu-se sobretudo, a
importância que esta variável detém no que toca sobretudo, as medidas de prevenção da
luta antivectorial, funcionando como uma primeira linha de acção no combate ao vector.
Relativamente as outras variáveis, estas tiveram um peso ora de 0,5 ora 0,25.
Porém, importa também sublinhar que, as variáveis que favorecem a redução da doença,
(subentenda-se, número de hospitais, número de camas, TPI, ER, consultas pré-natais, e
89
TDR), uma vez que tais variáveis representam aspectos positivos, optou-se por efectuar
uma análise inversa, de forma a perceber qual seria o resultado, caso às regiões em
estudo não se encontrassem na posse desses meios. Na verdade, pretende-se com tal
procedimento, perceber qual é o impacto da doença caso as regiões não detivessem os
meios atrás mencionados.
Neste sentido, às regiões que apresentavam valores elevados das variáveis
anteriormente mencionadas, foi-lhes reclassificada, passando estes a representarem os
valores mais baixos. Por outras palavras, aos valores outrora positivos, foram
convertidas em valores negativos, sem no entanto esquecer que esta abordagem apenas
foi efectuada às variáveis atrás mencionadas.
III.6.1.3. Resultados da Carta de Risco por malária
Após os procedimentos anteriormente efectuados e tendo em consideração os
parâmetros e variáveis introduzidos neste estudo, procedeu-se a criação da carta de risco
por malária, tendo-se gerado um modelo de análise que traduza as regiões com
eventuais risco elevado.
Na verdade, tal modelo representa o cruzamento/sobreposição de diferentes
variáveis. Isto é particularmente interessante, dado que, o estudo da malária deverá
incluir, uma reflexão acerca das diferentes variáveis, isto porque, cada uma delas pode
contribuir para o aumento da mesma. Neste sentido, o modelo desenvolvido (figura 17),
assentou essencialmente na integração de diferentes variáveis, que conjuntamente
analisadas, permitiram determinar as regiões com elevado risco de malária.
Não obstante, uma vez que os modelos são simplificação da realidade, entende-
se que tal modelo, embora vai de encontro aos objectivos do estudo, ainda assim,
poderia ser melhorado através da inclusão de variáveis que não foram levadas em
consideração, devido a inconsistência e em alguns casos, a ausência das mesmas
(nomeadamente a temperatura, dados socioeconómicos entre outras).
Apesar das dificuldades verificadas na escolha das variáveis de input, importa
salientar que se optou pelas seguintes: os dados da malária; a carta de ocupação do solo;
dados da população; Ambiente e Mecanismos de prevenção. Tais variáveis foram
posteriormente cruzadas e interrelacionadas, resultando através deste processo, a carta
de risco por malária.
90
Figura 17. Modelo de Cruzamento das Variáveis
Como se pode constatar, foi possível construir um indicador de risco por malária
na Guiné-Bissau através do cruzamento das variáveis acima mencionadas, cuja
expressão está patente na equação abaixo. No fundo, tal equação representa o somatório
da multiplicação das variáveis pelo peso atribuído a cada uma individualdamente, sobre
o somatório dos pesos atribuídos.
Precipitação
Ambiente Ocupação
do Solo
Malária Prevenção População
Área
agrícola
Nº de casos % de MILDA
/ População Densidade
populacional
% de óbitos
Taxa de incidência
% em menores de 5 anos
% em maiores de 5 anos
% GE
% de exames
Realizados
% de tratamento
preventivo
% de consultas pré-natal
% Testes de
diagnóstico
rápido
Nº de hospitais
Número de camas
CARTA DE RISCO
DEMALÁRIA
Cruzamento de
dados
Variação do nº de casos
(2012-2013)
% de letalidade
91
M - risco por malária
V- variável considerada no índice de risco por malária
P – pesos da variável considerada no índice de risco por malária
(eq. 4)
Na verdade, para determinação das regiões de risco elevado (Figura 18),
recorreu-se novamente ao software Quantum Gis, tendo sido aplicado a função Natural
Break Jenks. De referir que as regiões foram classificadas com base nos valores que
cada uma apresenta individualmente, e que resultou da equação 4, permitindo deste
modo, a obtenção da carta de risco por malária.
Figura 18. Regiões com elevado risco por malária
Numa primeira análise, é de referir que o mapa evidencia uma enorme
discrepância regional com maior risco para Bissau e as regiões do interior e Sul do país
(Bafatá, Gabú, Quinara e Tombali). Porém, importa desde já salientar que, a
análise/reflexão foi efectuada com base nos critérios utilizados para a construção do
92
modelo, com a clara percepção de que o mesmo poderá ser melhorado com a inclusão
de outras variáveis, que não foi possível incluir no presente estudo.
Em Bissau, o risco por malária é bastante elevado em comparação com outras
regiões, devendo este facto ao elevado número de habitantes. De acordo com os últimos
dados da população, em 2012 registavam-se 404 396 habitantes em Bissau (Instituto
Nacional de Estatística Guiné-Bissau, 2012), embora esse aspecto por si só, não seja
determinante para o incremento da doença, ainda assim, desempenha um papel de
grande importância devido a crescente movimentação das pessoas das áreas endémicas
para as não-endémicas, possibilitando assim a deslocação do plasmodium.
Apesar da realidade atrás mencionada, importa ressaltar que a quantidade de
MILDA distribuídos em Bissau, passaram de 18 803 em 2012 para cerca de 26 203 em
2013, totalizando assim, 6% dos mosquiteiros distribuídos por todo o país. Tendência
efectivamente positiva e encorajador, dado que, é uma das formas mais importante para
o controlo do vector e plasmodium.
Segundo o coordenador do PNLP (Paulo Djatá, 2014), “a campanha de
distribuição de MILDA iniciada em 2011, teve um grande impacto na redução de casos
e óbitos por malária no país”. Não obstante, apesar destes constituírem a primeira linha
de resposta para o controlo da malária, tem-se verificado uma má utilização dos mesmos
por parte de alguns beneficiários, chegando em alguns casos a constatar a recusa dos
mesmos em utilizar esses meios.
Outro grande entrave ao combate e erradicação da malária, resulta da venda
ilícita dos mosquiteiros disponibilizados, encontrados sobretudo no mercado, apesar de
nem todos terem uma proveniência do Ministério da Saúde, é importante referir que a
venda dos mesmos e a ausência dos métodos de pulverização poderão ter um peso
considerável para os efeitos de combate a doença.
Torna-se assim, imprescindível a rápida e eficaz actuação por parte das
autoridades em “exercer pressão” sobre a venda ilícita dos mosquiteiros, dado que, se
nada for feito nesse sentido, mesmo os indivíduos com as maiores necessidades desses
meios encontrarão nos mesmos uma oportunidade para a ilegalidade, à custa dos
esforços desenvolvidos pelos responsáveis e toda a equipa do PNLP.
No que concerne a percentagem de casos de malária nas crianças com idades
inferiores a 5 anos, em Bissau foram registados 34% das crianças com idades inferiores
93
a 5 anos com malária confirmada, tendo-se registado uma diminuição de 2% em
comparação ao ano anterior 6%.
O TPI também foi considerado no presente estudo. Entendeu-se necessário
incluir essa variável, dado ser efectivamente, um bom indicador para a compreensão dos
impactos das políticas de combate a malária, uma vez que permitem um
acompanhamento mais próximo dos pacientes, na verdade, é uma forma eficaz de
combater a malária por possibilitar o aumento da imunidade do paciente através de um
acompanhamento contínuo, reduzindo deste modo, a resistência do plasmodium, através
da atribuição de doses regulares de antipalúdicos aos pacientes sobretudo, aos mais
vulneráveis (crianças com idades inferiores a 5 anos).
A evolução do TPI em Bissau tem vindo a registar uma tendência decrescente se
compararmos o primeiro e o segundo tratamento de 2013 (5514 para 3782), podendo
este facto, ter um papel considerável na explicação do elevado risco. Não obstante, é
importante referir que no ano anterior, registou-se um ligeiro aumento do TPI, tanto
para o primeiro como o segundo tratamento, tendo a região de Bissau, registado no
primeiro TPI cerca de 3943 tratamentos, para 2384 tratamento.
Outro factor que também poderá estar na explicação do posicionamento da
região de Bissau como a que maior risco por malária apresenta, é indubitavelmente a
consulta pré-natal efectuada (Anexo D1 e Anexo D2), embora é importante ressaltar que
apesar do número de consultas ter sofrido um ligeiro aumento de 2012 para 2013
(passando de 6402 para 6830), ainda assim, essa pequena oscilação do número de
consultas deve ser levada em consideração, dado que, pode ser traduzida numa boa
medida para o combate e controlo da doença, não apenas em crianças com idades
inferiores a 5 anos, como também as mulheres durante a fase da gravidez.
No que respeita às regiões com risco elevado, encontram-se as regiões de
Quinara, Tombali, Bafatá e Gabú. Estas correspondem as mais afectadas de ponto de
vista da endemicidade, situando-se por baixo da região de Bissau. Para compreender
melhor os factores que contribuíram para tal situação, segue-se uma breve descrição de
cada uma das regiões em causa.
Assim, no que concerne a região de Quinara, importa referir que o grande risco
por malária verificada deve-se em parte, não só ao aumento do número de casos,
embora de forma ligeira 6159 em 2012 para 6492 em 2013, como também ao não
94
cumprimento das medidas implementadas pelas autoridades responsáveis pela luta
contra a malária.
Se levarmos em consideração as medidas de prevenção, importa salientar que,
apesar de se ter verificado um ligeiro aumento da quantidade de mosquiteiros 4463 em
2012 para 4763 em 2013, nem sempre se verificou um bom uso dos mesmos, segundo o
relatório anual (2011:13) “em algumas regiões (Tombali e Quinara) foi constatado que
os MILDA são utilizados para outros fins (vedação de viveiros das hortaliças etc) ”.
Relativamente aos testes de GE, importa destacar o facto de se ter verificado um
ligeiro aumento deste mecanismo de combate a malária, passando de 1961 em 2012,
para 2614 em 2013, o que de facto contribui de forma positiva para o controlo da
doença. Também se registou um pequeno aumento dos Testes de Diagnóstico Rápido
(4588 para 4718). Apesar de ser um aumento pouco expressivo em relação às restantes
regiões, não deixa de ser um pequeno incentivo no sentido de controlar a doença.
Outro factor importante a destacar, no que respeita à explicação do risco por
malária nesta região, é indubitavelmente o TPI, que tem diminuído, tanto o primeiro
como o segundo nos dois anos em análise (tendo sido registado 1672 consultas no
primeiro tratamento em 2012 para 929 no segundo. Por sua vez em 2013, registou-se
1447 consultas no primeiro tratamento para 793 no segundo), facto que condiciona de
forma negativa o posicionamento da região face a doença.
O total de exames realizados é também um factor que merece destaque. Na
verdade, o controlo e a adequada gestão dos meios de combate à doença, incluindo o
seguimento dos doentes através de exames regulares e testes de identificação do
plasmodium, constituem um meio de grande importância. No entanto, na região de
Quinara, verifica-se uma clara descida dos exames realizados, tendo sido realizado 6159
exames em 2012, passando para 3467 em 2013, de um modo geral, houve uma descida
para 5% (metade em relação ao ano anterior). Consequentemente, verifica-se um ligeiro
aumento do número de casos por malária, passando de 6159 em 2012, para 6492 em
2013.
A juntar aos factores atrás mencionados, está também a área agrícola da região,
que corresponde a uma das mais extensas do conjunto das regiões em estudo (60 622
ha), podendo ser um factor de grande importância para a explicação do risco.
95
Relativamente a região de Tombali, esta corresponde a terceira região com
menor número de população 94 752, com uma densidade populacional de 28 habitantes
por km2. Apresenta elevado risco por malária, embora, de destacar que, ao contrário da
região de Quinara, os números de casos por malária têm assinalado uma redução
significativa, tendo sido registado um valor de 7390 casos em 2012 e 4974 em 2013.
Apesar dos ganhos registados, sobretudo, no que respeita a redução dos números
de casos, importa sublinhar que, no que concerne aos mosquiteiros, esta corresponde à
uma das regiões que menos MILDA tem recebido nos dois anos, o que condiciona
bastante a eficácia da luta contra a malária. Não obstante, para elucidar o insucesso das
medidas de luta contra a malária, está o mau uso dos mesmos, tendo-se verificado
situações em que os MILDA são utilizados para a protecção das culturas, servindo para
efeitos de vedação das culturas.
No que respeita aos mecanismos de seguimento, importa referir que, embora se
tenha verificado um pequeno aumento do número de GE efectuado (1575 em 2012 e
2247 em 2013), verificou-se também uma descida dos Testes de Diagnóstico Rápido
(9010 em 2012 para 7850 em 2013) (ver tabelas de dados anexo E1 à E6). A descida
dos testes de diagnóstico rápido e dos exames realizados (7390 para 3619),
correspondem a um bom indicador do risco, dado que permitem, uma melhor
compreensão da vulnerabilidade das regiões, o que pode ser naturalmente explicado
com a redução dos exames e testes para a detecção do plasmodium.
Sendo a área agrícola factor de grande relevância para o desenvolvimento do
vector, importa desde já referir que, a região de Tombali corresponde a aquela que a
mais extensa área agrícola possui (101 122 ha). Uma vez atribuída grande importância a
área agrícola e sendo a região de Tombali aquela que maior área agrícola detém, o risco
verificado nesta região, pode resultar fundamentalmente da enorme extensão da área
agrícola.
Por sua vez, a região de Gabú, apesar de ser a maior de todas as outras, os dados
do INE 2012 apontavam para uma população que rondava os 219 811 habitantes,
constituindo assim a terceira região com maior número de habitantes atrás de Bissau
(404 396) e Oio (226 846).
No que respeita aos casos registados, verificou-se um aumento de 23 464 para
28 229 casos. A situação torna-se ainda mais grave quando se analisa a tendência das
96
crianças com idades inferiores aos cinco anos, que passou de 9675 para 11 690. Importa
igualmente referir que, 41 % das crianças com idades inferiores a 5 anos em Gabú
possuíam a malária.
Apesar dos registos serem iguais ou em alguns casos, inferiores às outras
regiões, ainda assim, é bastante preocupante, dado que, as crianças enquadram-se no
grupo mais vulnerável. Contudo, é importante ressaltar o aumento das consultas pré-
natais efectuadas nesta região (8936 em 2012, para 12 811 em 2013), permitindo desde
logo um acompanhamento das mulheres nas fases de gravidez.
Relativamente ao número de óbitos, registou-se um grande aumento do mesmo,
de 99 para 104. Embora se tenha verificado um aumento dos mecanismos de prevenção
(G.E 6237 para 7453, TDR 10 166 para 21 236, MILDA 13 988 para 19 035), factor
que pode ser importante para a diminuição do risco. O risco por malária registado nesta
região em particular poderá estar em grande parte relacionada com a má gestão dos
meios de combate à doença, a área agrícola que a região apresenta (20 873 ha), a
densidade populacional (24 habitantes por km2) e ao próprio modelo que serviu de base
para esta análise.
Dado que os modelos são uma mera simplificação da realidade, passíveis de
serem mais ou menos representativos da realidade, de acordo com a consistência das
variáveis utilizadas e o peso atribuído a cada uma delas em particular, pode-se a partida
concluir que o risco apresentado pela região de Gabú deve-se, em parte, às variáveis e
aos pesos das mesmas, sem esquecer também a má gestão dos meios de combate à
doença.
No que concerne à região de Bafatá, de um modo geral, verifica-se que esta
apresenta um elevado número de casos por malária (tendo registado 18 229 em 2012,
para 21 425 em 2013) com uma variação de 17,53%. Contudo, é importante destacar a
correcta adopção das medidas de prevenção, nomeadamente, o acesso universal aos
meios e cuidados de saúde.
No entanto, para agravar ainda mais a situação relativamente aos casos
registados, é de referir que, verificou-se um aumento do número de casos em crianças
com menos de 5 anos de idade, passando assim de 6529 em 2012, à 7515 em 2013.
No que respeita ao óbito notificado, apesar da pequena descida verificada, de 56
em 2012 à 55 em 2013, ainda assim, não é suficiente para alterar o perfil da região face
97
à doença. No que toca às medidas e meios de prevenção, de destacar que, dos 2377 GE
efectuada em 2012, 567 apresentaram um resultado positivo e dos 4067 efectuados em
2013, 1653 foram positivos.
Duas conclusões se podem retirar desta tendência, se por um lado aumentou o
número de indivíduos submetidos a GE, por outro também se registou um aumento dos
testes com resultados positivos. Sendo necessário também mencionar que, aumentaram
os testes de diagnóstico rápido, tendo sido registado em 2012 um total de 16 772, dos
quais resultaram 7285 testes positivos. Já no ano 2013, efectuaram-se 19 977 testes,
resultando em 9964 positivos.
Tal como os exames de GE, apesar do aumento do número de testes efectuados,
também se assistiu de igual modo, um aumento dos testes que acusaram um resultado
positivo. Ora, isto é particularmente importante, dado que, demonstra uma preocupação
dos habitantes em combater a doença, através da realização de exames que possibilitem
a antecipação e a propagação da mesma, permitindo de igual modo, um seguimento
contínuo da doença.
No que respeita às consultas pré-natais (Anexo D1 e Anexo D2), importa referir
que a região de Bafatá encontra-se bem posicionada, apesar da pequena descida deste
método de prevenção (8727 em 2012, para 7985 em 2013). No que concerne aos
exames realizados, importa referir que estes diminuíram bastante, tendo-se registado em
2012, 18 229 para 11 617 em 2013, passando de 9% à 5%, correspondendo a um
aspecto negativo, dado que, a malária é uma doença que necessita de um
acompanhamento contínuo.
No que respeita aos mosquiteiros impregnados, verificou-se um aumento
significativo da distribuição dos mesmos, tendo-se registado em 2012 cerca de 7139
MILDA, para 15 661 em 2013, duplicando assim, o valor registado no ano anterior.
Porém, apesar dos aspectos positivos evidenciados pelos valores das medidas de
prevenção, importa referir que, ainda assim, a região apresenta um elevado risco, que
poderá ser explicado com a considerável área agrícola (51 729 ha), que funciona como
um factor de incremento do risco nesta região, sem esquecer também, a densidade
populacional (36 habitantes por km2 e uma população de cerca de 211 662 habitantes
(INE Guiné-Bissau, 2012).
98
No que concerne às regiões com risco, embora, não tão elevado em relação às
regiões acima mencionadas, surgem as regiões de Cacheu e Biombo. Na região de
Cacheu, o risco por malária, explica-se em grande parte com a imensa área agrícola que
esta apresenta (89 990 ha), cobrindo assim, cerca de 19% da região, o que favorece
bastante o desenvolvimento do vector e a persistência do plasmodium. No entanto,
apesar do risco verificado, é de sublinhar que Cacheu tem seguido uma boa política de
combate à malária.
A título de exemplo, está a redução considerável do número de casos de malária,
tendo-se registado em 2012, 10 778 casos de malária, para 9660 em 2013, registando
assim, uma variação de -10,37%. No que respeita aos casos registados em crianças, com
idades inferiores a 5 anos, importa referir que se verificou uma ligeira descida do
mesmo, de 4525 em 2012, para 3892 em 2013. Factor que permite desde logo destacar a
tomada de consciência da população em ir de encontro aos meios adequados de combate
à doença. Apesar de todos os aspectos atrás mencionados, é de referir que o número de
óbitos notificados aumentou de 7 em 2012, para 13 em 2013.
Relativamente às medidas de prevenção e combate à doença, embora, se tenha
verificado um aumento do número de MILDA distribuídos (ver figura 19), 10 673 em
2012 para 15 203 em 2013 e um aumento de consulta pré-natal de 5624 para 6057
(figuras 20 e 21 anexo D), factores de grande relevância, ainda assim, não foram
suficientes para reduzir o risco da malária nesta região. Para agravar ainda mais esta
situação, constatou-se que todas as medidas de prevenção têm registado um decréscimo.
Tal decréscimo, também foi verificado na quantidade de GE efectuado, que
segundo os dados utilizados, verifica-se uma diminuição de testes, embora, de uma
forma não muito significativa, passando de 7549 em 2012 para 7082 no ano seguinte,
tendo registado uma variação de -6,19%. Evidenciou-se também uma diminuição do
número de TDR efectuados 13 833 para 11 323 testes realizados. Ora, tal diminuição,
condiciona bastante a actuação das entidades responsáveis pela luta contra a malária.
Neste ponto, importa ainda reflectir sobre um aspecto de grande importância
que, prende-se sobretudo com o número de exames realizados, que passaram de 10 778
para os 7158 em 2013, registando assim uma variação de -33,6%. Este é de facto, uma
das principais causas do risco, sem esquecer também a diminuição dos tratamentos
preventivos intermitentes, que, tanto o primeiro como o segundo, têm registado
99
decréscimo nos dois anos em análise passando assim dos 1445 para os 703 em 2012 e
os 3837 para os 2417 em 2013.
De modo geral, é de referir que a tendência para os tratamentos preventivos
intermitente, é decrescente em todas as regiões do país, contribuindo particularmente
para o incremento do elevado risco que se verifica nas regiões em estudo.
Apesar das iniciativas e da ambição dos objectivos pretendidos por parte não só
dos parceiros, como também do Programa Nacional de Luta contra o Paludismo, é de
salientar que, ainda existe um longo percurso a fazer, sobretudo nas regiões mais
afectadas como é o caso das regiões anteriormente mencionadas, comprovando ainda
mais a posição destas, relativamente à vulnerabilidade face à doença.
No que concerne á região de Biombo, se considerarmos a quantidade de
MILDA, é de destacar que foram distribuídos nesta região em 2013, 4530 mosquiteiros
cobrindo 5% da sua população, registando um acréscimo da variação percentual de 2%,
em relação ao ano anterior (2012). Não obstante, embora a quantidade de MILDA
distribuídos não cubra toda a população da região, ainda assim, deve ser visto como um
incentivo ao combate a doença.
Se observarmos também os números de casos registados em 2013, esta região,
corresponderá a quarta região com elevado número de casos (7311), seguida de Quinara
(6492), Oio (5841) e Bolama-Bijagós (3728). Outro factor responsável pelo risco
moderado de malária nesta região, tendo sido possibilitado pelo aumento de consultas
pré-natais, que têm contribuído para a redução do número de casos em crianças com
idades inferior a 5 anos, passando assim de 51% dos casos em 2012, para 44% em 2013.
Outro factor que poderá ter um peso considerável no incremento da doença e
desenvolvimento dos vectores é, a área agrícola que esta região possui, que embora
corresponda a uma das mais pequenas (13 066 ha) do conjunto das regiões, ainda assim
tem um papel de grande impacto na intensidade da malária. Por fim, importa referir que,
apesar de ser uma região com elevado número de população (99 947), é de destacar que
o risco por malária verificado nesta região deve-se sobretudo, à boa política de
prevenção adoptada, que tem contribuído para a redução do risco.
No que respeita à região de Oio, importa referir que esta corresponde a uma das
regiões que menor risco por malária apresenta. Apesar do reduzido número de casos
(6445, correspondendo a terceira região com o mais baixo número de casos registados),
100
ocupa também, a terceira posição no que se refere sobretudo aos casos de malária em
crianças com idades inferior a cinco anos (2790 em 2012 para 2087 em 2013), contudo,
é imprescindível uma política direccionada para a prevenção da doença.
Aos mecanismos de prevenção, importa referir que a GE embora baixa, a região
de Oio apresenta um número relativamente modesto (4517) dos quais 893 confirmaram-
se positiva. No que concerne ao TDR, registou-se um valor de 9854, sendo que 4592
confirmaram-se positivos em 2013.
Relativamente ao TPI, sobretudo o segundo tratamento, que passou de 1998 em
2012, para 2935 no ano 2013. É interessante notar que, ao contrário do grande progresso
registado com o TPI, o mesmo já não se aplica aos exames realizados, tendo sido
verificado uma diminuição, passando assim de 6445 em 2012, para 5485 em 2013,
contribuindo de forma negativa para a persistência da doença.
A quantidade de MILDA distribuídos passaram de 10 897 em 2012, para 23 007
em 2013. Este é indubitavelmente um aumento considerável, registando deste modo, um
acréscimo de 5% em relação ao ano anterior (2012). Face ao que antecede, pode-se de
antemão referir que a região de Oio apresenta, um bom desempenho no que concerne às
medidas de prevenção.
Contudo, este facto acaba por ser condicionado sobretudo, pelas políticas de
prevenção da doença e pela grande área agrícola que a região apresenta. Na verdade,
esta é uma região com uma extensa área agrícola, sendo mesmo a terceira com maior
área agrícola (67 106 ha), atrás de Tombali (101 122 ha) e Cacheu (89 990 ha), daí, o
risco verificado, apesar do bom desempenho no respeita às medidas de prevenção.
Por fim, no que concerne à região de Bolama-Bijagós, apesar de ser a região que
menor número de casos registou nos dois anos em análise, diminuindo deste modo a
taxa de incidência da doença, (passando dos 0,17 para 0,11), é de destacar que no que
respeita às medidas de prevenção, se por um lado se verificou um ligeiro aumento da
GE (2074 para 2176), por outro, registou-se também um aumento considerável de testes
de G.E que tiveram uma confirmação positiva, passando assim de 810 testes positivos
em 2012, para 1467 em 2013.
Relativamente aos testes de diagnóstico rápido (TDR), é de sublinhar que apesar
de uma pequena melhoria/aumento desta medida de prevenção, ainda assim, os
arquipélagos de Bolama-Bijagós, continuam a registar os valores mais baixos no que
101
respeita às medidas de prevenção. Ora, esta tendência é bastante preocupante, dado que,
tanto os testes de diagnóstico rápido como os de GE, correspondem as medidas que
permitem de antemão, verificar uma possível infecção pela malária, pelo que uma
diminuição destes testes poderá contribuir para um desconhecimento da situação da
região face a esta doença.
A diminuição das consultas pré-natais poderá estar intimamente ligada a
diminuição dos testes de G.E e TDR, o que poderá contribuir para o incremento dos
casos da malária, sobretudo nas estruturas mais vulneráveis à doença (crianças com
idades inferiores a cinco anos e mulheres grávidas). De facto, no que se refere às
consultas pré-natais, a região de Bolama-Bijagós, corresponde aquela que mais baixo
número de consultas pré-natais, registou em 2012, 1121 consultas efectuadas, para 949
no ano seguinte, correspondendo assim a uma variação de -15% (ver Figuras 22 e 23
anexo D).
Não obstante, apesar das reduções dos testes de detecção da malária e
acompanhamento dos indivíduos como medidas de prevenção contra o plasmodium,
importa sublinhar, que para colmatar essa redução, verificou-se de igual modo, um
aumento do total de MILDA distribuídos (980 em 2012, para 2983 em 2013),
contribuindo desta forma para a diminuição do número de casos registados nos dois
anos em análise (5600 em 2012, para 3728 em 2013).
A juntar a quantidade de mosquiteiros distribuídos está também a área agrícola
da região (Figura 24 anexo D), correspondendo a uma das mais baixas do conjunto em
estudo (22 003 ha), factor que pode contribuir para a diminuição do desenvolvimento do
vector e consequentemente para o posicionamento da região face a doença.
102
Figura 19. Total de MILDAs distribuídos em 2013
Face aos aspectos evidenciados nas diferentes regiões, é legítimo concluirmos
que, ainda existe um longo caminho a efectuar para a erradicação da doença na Guiné.
A este facto, relacionam-se pelo menos cinco aspectos de grande importância,
nomeadamente, “i) - o reduzido número de técnicos especializados para efectuar tais
exames; ii) - a não utilização das fichas de marcação diária; iii) - preenchimento
incompleto dos livros de consulta e de laboratório pelos técnicos de saúde (sobretudo os
médicos); iv) – a maioria dos médicos afectos aos hospitais e centros de saúde, não
obedece aos critérios da confirmação biológica do paludismo (TDR/GE) antes de
decidir o tratamento conforme as directrizes do PNLP; e v) – fraco domínio na
utilização da ficha de informação mensal do paludismo pelos técnicos de saúde” (PNLP,
2011:11).
Neste sentido, uma das questões que se deverá colocar no futuro e para a qual
será necessário encontrar respostas e soluções eficazes, corresponderá certamente, à
concertação e harmonização das estratégias desenvolvidas por diferentes instituições,
quer sejam de base nacional ou local, quer de cariz internacional.
103
IV. CONCLUSÃO
O estudo dos impactos epidemiológicos nas regiões menos desenvolvidas,
recorrendo ao uso de tecnologias de informação geográfica, pode ser um meio eficaz
para o controlo não só dos vectores, como também do plasmodium. Na verdade, o uso
dos sistemas de informação geográfica constitui um tipo de linguagem que melhora
bastante a compreensão dos fenómenos em estudo, num espaço geográfico específico.
Na Guiné-Bissau, a ausência de informações e dados geográficos consistentes
acerca dos fenómenos responsáveis pelo incremento da malária e não só, tem
condicionado bastante os planos de acção para o controlo da mesma.
Pretendeu-se com este estudo, compreender a espacialização da doença nas
diferentes regiões, recorrendo a técnicas de DR e SIG. Foi sobretudo neste sentido que,
numa primeira parte recorreu-se ao uso de DR, e aos métodos de segmentação de
imagem por regiões, com a finalidade de extrair as classes de ocupação do solo e
posteriormente, calcular as áreas que cada uma ocupa nas diferentes regiões em estudo.
Com a aplicação do algoritmo de classificação Bhattacharya, com um limiar de
aceitação de 99,9%, obteve-se um desempenho geral de 100%. Após a extracção das
classes de ocupação do solo, recorreu-se aos SIG, para determinar as regiões de elevado
risco por malária, pretendeu-se nesta fase, um maior envolvimento destas ferramentas,
devido sobretudo, às grandes potencialidades e rigor em responder às questões
complexas.
Com os resultados obtidos por via de extracção das classes de ocupação do solo,
criou-se um índice, do qual resultou o modelo de risco que combina todas as variáveis
utilizadas (ver figura 17), sendo que, para a obtenção do tal modelo, recorreu-se à
técnica de normalização das variáveis e a ponderação dos pesos atribuída a cada uma
delas, mediante a importância que detêm no incremento da doença, tendo sido atribuído
o maior peso às áreas agrícolas.
O resultado da combinação das variáveis permitiu, determinar as regiões com o
elevado risco por malária, sendo elas, Bissau, seguida de Quinara, Tombali, Gabú e
Bafatá seguidas de outras com o risco menos elevados em relação a estas (Cacheu,
Biombo Oio e por fim, Bolama-Bijagós com o mais baixo risco por malária).
104
Porém, importa sublinhar desde já que, o risco verificado nas regiões de elevado
risco atrás mencionadas, ora resultam das áreas agrícolas ora das más políticas e
medidas de prevenção.
Contudo, importa mencionar que, o modelo concebido e os pesos atribuídos às
diversas variáveis, tiveram um papel de grande importância nos resultados finais, pelo
que é importante ter em consideração que o mesmo, seria completamente alterada com a
inclusão ou exclusão das variáveis tais como, às de cariz económicas ou mesmo dos
aspectos geomorfológicos e ambientais (nomeadamente a temperatura, precipitação
entre outros) que seria interessante analisar.
Apesar dos defeitos do modelo adoptado, conseguiu-se perceber não só, quais as
variáveis que têm contribuído para a incidência dos novos casos (nomeadamente, a
extensa área agrícola, a redução dos mecanismos de prevenção e em alguns casos as
más políticas de gestão dos meios de combate à doença), como também, quais as
regiões de maior risco, servindo este modelo para a compreensão da disseminação da
malária pelas regiões em estudo.
Uma das conclusões que se pode retirar com este estudo, prende-se com as
medidas de prevenção e combate à malária, que deverão passar pelo aumento do
seguimento e avaliação da doença na Guiné e um reforço das medidas de combate,
cabendo às autoridades responsáveis, reforçar não só a disponibilidade dos meios, como
também incitar a formação dos profissionais tanto no preenchimento das fichas de
informação mensal, maior controle dos médicos no que respeita ao comprimento dos
critérios de reconhecimento biológico do plasmodium.
Não obstante, importa ainda referir que é imperativo não esquecer a urgente
necessidade dos estudos entomológicos, cuja ausência, representa uma das lacunas mais
urgentes de resolver, no sentido em que, permitiria não só conhecer o vector
responsável, como também, uma maior eficácia na luta antivectorial. Embora, ainda
sejam ferramentas pouco utilizadas para os estudos epidemiológicos na Guiné, os SIG e
DR constituem um meio poderosíssimo para esse fim.
Neste sentido, o presente estudo, teve como principal objectivo, não só, a
compreensão da espacialização da doença nas diferentes regiões, como também
demonstrar as potencialidades dos software Open Source, aplicados aos estudos
epidemiológicos.
105
De facto, apesar das questões relacionadas com a visão e a ética da sua
utilização, os Open Source têm vindo a ganhar visibilidade em relação aos Software
comerciais, por vários motivos, nomeadamente, os relacionados com a questão
económica (comercial), permissão do acesso ao código fonte, partilha de conhecimentos
acerca do Software, liberdade para criar e modificar os plugins (extensões) e liberdade
para difundir cópias de versões alteradas do mesmo.
Face ao conjunto de liberdades apresentadas por Free software e Open Source
software, importa sublinhar que as vantagens intrínsecas a estes, sobretudo as
relacionadas com as questões de livre acesso, aspectos económicos e comerciais
(inexistência de taxas de licença), aperfeiçoamento contínuo das aplicações e extensões,
estiveram na base da escolha destes, aplicando-os ao estudo da malária, de forma a
permitir que os processos de “replicação” do estudo, sejam uma realidade,
independentemente do local onde este é efectuado.
Deste modo, com as metodologias adoptadas e software utilizados, pretendeu-se
colmatar as dificuldades encontradas sobretudo, na demora do tratamento dos dados e o
encaminhamento dos mesmos aos serviços de coordenação da luta contra à doença, sem
esquecer também o aspecto económico dos software, no que respeita sobretudo ao custo
zero, constituindo assim, uma vantagem enorme ao governo guineense, dado que ao
nível global, a Guiné-Bissau enquadra-se na lista dos países mais pobres.
Contudo, é importante referir a relevância da qualidade e rigor dos dados a
tratar, de preferência, desagregado a uma escala sectorial e não apenas à escala regional,
como é o caso dos dados tratados no presente estudo.
De uma forma geral, o combate à malária, aliada a novas estratégias
(subentenda-se novas tecnologias de informação) e iniciativas dos parceiros da Guiné-
Bissau, como a OMS e Organizações Não-Governamentais (ONG), entre outros, poderá
permitir uma melhoria considerável, no que concerne sobretudo, aos meios de combate
a doença mais adequados.
Neste sentido, a modelação espacial e a utilização de modelos epidemiológicos
poderão permitir uma melhor resposta das autoridades responsáveis pela luta contra a
malária, no sentido de uma correcta tomada de decisão, isto porque, decidir com base
nos resultados das técnicas de AE aplicando os SIG e DR, constituem factores
fundamentais para a mais correcta tomada de decisão.
106
Assim sendo, espera-se que o modelo desenvolvido e o presente trabalho,
possam servir de base para análises posteriores complementados com os dados reais e
consistentes. Na verdade, o modelo desenvolvido poderá servir essencialmente, no
quadro de implementação de novas estratégias da luta contra a malária.
Pretende-se que o presente estudo, possa servir de contributo à luta contra a
malária. Sendo que os SIG e DR podem servir, como ferramentas indispensáveis para o
desenvolvimento de modelos de análise que possibilitem a criação de modelos de
previsão de novos surtos da doença e das regiões com mais ou menos vectores e ainda
quais os vectores com mais importância para o incremento da malária.
Neste sentido, são ferramentas que possam contribuir em muito para o
acompanhamento, monitorização da doença com maior rigor e celeridade, permitindo
uma resposta em mais curto espaço de tempo.
Por fim, a técnica de segmentação da imagem e classificação orientada ao
objecto, complementada com a normalização das variáveis e a ponderação dos pesos
das mesmas, correspondem a processos/metodologias inovadoras, que podem ser
facilmente replicadas e adaptadas às outras doenças eventualmente, permitindo ainda a
criação de modelos de análise que possam servir de base para uma correcta decisão, no
sentido de mitigar este flagelo.
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2014
113
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Estrutura da Dissertação ………………………………………………………5
Figura 2. Factores que influenciam o incremento da malária…………………………..17
Figura 3. Ciclo de Vida do Vector……………………………………………………...19
Figura 4. Ciclo de Transmissão do Parasita……………………………………………22
Figura 5. Os eixos da intervenção mundial contra a malária…………………………...28
Figura 6. Enquadramento Geográfico da Guiné-Bissau………………………………..32
Figura 7. As Regiões Administrativas da Guiné-Bissau……………………………….33
Figura 8. Princípios fundamentais de Detecção Remota……………………………….49
Figura 9. Casos de cólera identificados por pontos e poços de água por cruzes num
bairro de Londres 1854…………………………………………………………………54
Figura 10. Influência das condições de iluminação (composição falsa cor)…………...61
Figura 11. Resultado do Cálculo do NDVI…………………………………………….63
Figura 12. Divisões das classes e nomenclatura adoptada……………………………..65
Figura 13. Fluxograma dos procedimentos ……………………………………………67
Figura 14. Área de estudo………………………………………………………………69
Figura 15. Extractos da segmentação com diferentes similaridades e área de treino…..74
Figura 16.resultado da classificação supervisionada…………………………………...77
Figura 17.Modelo do cruzamento das variáveis………………………………………..90
Figura 18. Regiões com elevado risco por Malária…………………………………….91
Figura 19. Total de MILDA distribuídos em 2013……………………………………102
114
LISTA DE QUADROS
Quadro 1. Técnicas de Análise Espacial em SIG com aplicações em Saúde e
Ambiente……………………………………………………………………………….47
Quadro 2. Bandas espectrais do Sensor Landsat 8…………………………………......59
Quadro 3. Coordenadas das imagens seleccionadas……………………………………60
Quadro 4. Estatística das Bandas utilizadas……………………………………………62
Quadro 5. Parâmetros de segmentação utilizados sob imagem Landsat
8………………………………………………………………………………………...73
Quadro 6. Matriz de erros da classificação…………………………………………......79
Quadro 7. Medidas de concordância de índice Kappa…………………………………80
Quadro 8. Variáveis utilizadas………………………………………………………….84
Quadro 9. Variáveis normalizadas……………………………………………………...85
Quadro 10. Fragmentação dos níveis de comparação………………………………….86
Quadro 11. Variáveis utilizadas e o respectivo peso atribuído…………………………88
115
ANEXOS
ANEXO A: ESTRUTURA PARA O CONTROLO DO PLANO DE ACÇÃO
(ABUJA 2000) E AS CARACTERÍSTICAS BIOLÓGICAS DOS PLASMODIUM
A.1. Elementos do plano
Áreas
prioritárias
Abordagens e Actividades
Organização e
gestão do
sistema de saúde
Melhorar a capacidade de gestão dos ministérios de saúde. Assegurar a existência de políticas de
saúde e programas integrados para tratamento e prevenção de doenças prioritárias. Desenvolver indicadores
de base para controlo e avaliação do desempenho do sistema de saúde.
Promover a descentralização do sistema de saúde a fim de melhorar o acesso a serviços.
Criar e reforçar capacidades para prestação de cuidados de saúde a nível distrital e comunitário.
A descentralização do sistema de saúde deve acompanhar a descentralização em outros sectores
Reforçar parcerias com ONG e o sector privado para fornecimento de coberturas e acesso
universais com cuidados complementares, compatíveis e contínuos.
Criar e reforçar parcerias com outros sectores cujas actividades fomentam a transmissão do
paludismo. Assegurando a realização da avaliação do impacto ambiental (EIA), avaliação do risco sanitário
(HRA) e gestão do risco sanitário (HRM) de todos os projectos de desenvolvimento.
Alargar as opções de financiamento de saúde a nível comunitário a fim de melhorar a
acessibilidade e possibilidade financeira de tratamento antipalúdico e medidas de prevenção.
Reforçar o sistema existente de gestão financeira para garantir transparência, equidade e
probidade na utilização dos fundos a todos os níveis.
Tratamento de
doenças
Elaborar conjuntos de intervenções para enfrentar doenças prioritárias (intervenções de
tratamento e prevenção) tais como DITIDI.
Assegurar a atribuição de recursos necessários e facilitar a colaboração de todos os membros da
equipa de saúde no fornecimento de conjuntos de intervenção prioritária.
Encorajar e apoiar programas comunitários para diagnóstico imediato e tratamento antipalúdico
rápido e adequado.
Tomar medidas apropriadas para assegurar que a secção mais pobre da comunidade tem
disponibilidade de tratamento adequado e de custo acessível para paludismo grave
Melhorar a qualidade do diagnóstico e tratamento graças a formação contínua e supervisão.
Fornecer serviços de laboratório, equipamento apropriado e medicamentos essenciais nos principais centros
de saúde.
Fornecer instrução sanitária e informação em escolas, locais de trabalho, junto de pais,
especialmente de mães e pessoas cuidando de crianças pequenas, sobre maneira de reconhecer o paludismo.
Melhorar a capacidade de tratamento em casa e de reconhecimento da necessidade de procura de assistência
em casos graves.
Estabelecer directivas para tratamento do paludismo e outras doenças prioritárias por pessoal de
saúde a todos os níveis
116
Fornecimento de
medicamentos
antipalúdicos e
materiais de luta
contra o
paludismo
Desenvolver os mecanismos para assegurar fornecimento adequado, contínuo e rápido de artigos,
especialmente de medicamentos, insecticidas e outros materiais de luta contra o paludismo.
Produzir e actualizar as políticas nacionais de medicamentos para todas as doenças prioritárias e
assegurar a sua implementação e análise através dos sectores governamentais e privados.
Promover a sensatez na receita de medicamentos antipalúdicos tanto no sector público como no
privado. Estabelecer ou reforçar uma autoridade reguladora eficiente para analisar todos os pedidos de
registo de medicamentos e tendo uma forte capacidade de inspecção e imposição.
Apoiar e contribuir para o estabelecimento e/ou conservação de laboratórios independentes,
nacionais e regionais, de controlo de qualidade de medicamentos.
Prevenção de
doenças
Sensibilizar a população e fomentar medidas de prevenção, tais como protecção das casas,
mosquiteiros tratados com insecticida e outras medidas tais como controlo do meio ambiente.
Apoiar e encorajar medidas ambientais tomadas por famílias e comunidades para reduzir os
locais de reprodução de mosquitos.
Apoiar e fomentar a elaboração e utilização de remédios tradicionais para lutar contra o
paludismo.
Apoiar e fomentar medidas de prevenção do paludismo tais como quimioprofilaxia e/ou
tratamento presuntivo para mulheres grávidas, especialmente as que estão na primeira gravidez.
Iniciar estratégias para evitar a reintrodução do paludismo em zonas livres da doença.
Vigilância de
doenças,
prevenção
de epidemias e
resposta
Reforçar o sistema de informações sobre saúde para assegurar notificação fidedigna de casos de
paludismo e mortes como parte do sistema integrado de controlo de doenças.
Fornecer tais informações a trabalhadores de saúde e decisores políticos para tomadas de decisões
apropriadas.
Estabelecer um meio de alerta efectivo para prevenção e resposta a epidemias capaz de, o mais
rapidamente possível, detectar e conter qualquer surto.
Estabelecer um sistema efectivo para alertar autoridades de luta contra o paludismo e decisores
políticos em outros sectores pertinentes de novos projectos de desenvolvimento, movimentos de população,
assim como alterações ambientais e climáticas que possam ter impacto sobre a situação do paludismo.
Controlo
sustentável
Promover acção multissectorial essencial para assegurar que projectos e actividades não criam
locais de reprodução do vector, nem expõem trabalhadores, famílias e comunidades ao risco de paludismo.
Promulgar e aplicar leis e regulamentos apropriados para apoiar estratégias de controlo.
Sensibilizar a comunidade económica para o impacto económico negativo dum problema de
paludismo contínuo, e influenciá-la para prestação de apoio material e financeiro à luta antipalúdico a todos
os níveis. Apresentar o reconhecimento oficial a todas as pessoas contribuindo de maneira importante e
constante.
Fornecer incentivos especiais, tais como empréstimos de reembolso fácil, isenção de impostos,
taxas de importação que reduzam o custo de materiais e fornecimentos destinados a lutar contra o
paludismo.
Estabelecer e aplicar leis e regulamentos que promovam a saúde e evitem a doença.
Criar e reforçar parcerias com escolas e empresas para aumentar o acesso a tratamento
antipalúdico e medidas de prevenção
117
Desenvolvimento
de recursos
humanos
Fornecer oportunidades de instrução contínua para pessoal de serviços de saúde e comunidades
para que se possam manter em dia com a política e as directivas nacionais no campo da luta contra o
paludismo.
Estabelecer programas de desenvolvimento de recursos humanos a curto, médio e longo prazo,
depois de avaliadas as necessidades de criação de capacidades, para todos os níveis de prestação de serviços
de saúde.
Assegurar que padrões e directivas para tratamento de casos, prevenção de doenças, vigilância de
epidemias, transmissão e controlo são incorporados em pré-serviços e outras actividades de formação, e
que fornecem uma base para avaliação de competências adquiridas durante a formação e de desempenho de
trabalho.
Analisar regularmente o programa das escolas de medicina, enfermagem, saúde pública, ciências
relacionadas e outras instituições de formação para assegurar a sua actualização em relação a políticas
nacionais e padrões de tratamento de doenças.
Investigação
incluindo
investigação
prática
interdisciplinar
Em colaboração com instituições apropriadas, desenvolver ou reforçar a capacidade e aptidão a
todos os níveis para realizar investigação incluindo investigação prática interdisciplinar sobre questões
directamente pertinentes aos objectivos de luta, e assegurar que os resultados fornecem orientações para
alterações de programa quando necessário.
Trocar resultados de investigação com países da região, especialmente com os que têm problemas
e interesses semelhantes. Estabelecer mecanismos para desenvolvimento de programas de investigação
prioritária e coordenação a nível nacional. Assegurar que os resultados são incorporados nas estratégias de
luta.
Apoiar estudos em vários centros para desenvolvimento de vacinas, novos medicamentos e meios
de luta contra o paludismo.
Promover a investigação e o desenvolvimento da medicina tradicional.
118
A.2. Indicador para o controlo 2000-2005
Áreas
prioritárias
Abordagens e Actividades
Organização e
gestão do
sistema de saúde
Número de países com uma política de saúde.
Número de países com planos de saúde distritais reflectindo tal política.
Política de cobertura universal para todos com um pacote de intervenções de base,
incluindo intervenções contra o paludismo.
Percentagem de serviços de saúde que aplicaram os pacotes de intervenções.
Percentagem das despesas totais do governo relativas à saúde.
Proporção de despesas com a saúde entre serviços primários, secundários e terciários.
Percentagem de distritos recolhendo e utilizando sistematicamente informações de
saúde para fins de planeamento.
Número de países com uma política de medicamentos antipalúdicos
Número de países com um sistema de Vigilância Integrada das Doenças.
Tratamento de
doenças
Percentagem de distritos a nível nacional que estão a implementar DITIDI a nível de
serviço, comunidade e agregado familiar para tratar doenças infantis.
Percentagem de pessoas de grande risco com um acesso de paludismo, obtendo
tratamento apropriado no espaço de oito horas.
Número de países com sistemas de encaminhamento a nível de posto de saúde.
Percentagem de agregados familiares com acesso a medicamentos antipalúdicos no
espaço de 24 horas
Fornecimento de
medicamentos
antipalúdicos e
materiais ligados
à luta contra o
paludismo
Percentagem de postos com disponibilidade de antipalúdicos de primeira e segunda
linha
Percentagem de postos com serviços adequados de detecção de parasitas.
Prevenção de
doenças
Percentagem de menores de cinco anos dormindo com mosquiteiros tratados com
insecticida
Percentagem de mulheres grávidas dormindo com mosquiteiros tratados com
insecticida
Percentagem de casas aspergidas com insecticida
Desenvolvimento de leis e regulamentos sobre estratégias de luta contra o paludismo
Percentagem de projectos de saúde com avaliação do impacto no ambiente e na saúde
Vigilância de
doenças,
preparação para
Percentagem de epidemias de paludismo detectadas nas duas semanas iniciais.
Percentagem de epidemias de paludismo devidamente controladas nas duas semanas
iniciais.
119
epidemias e
respostas
Controlo
durável
Número de países tendo instituído medidas de redução ou de abolição de taxas sobre
medicamentos antipalúdicos, mosquiteiros tratados com insecticida e outros produtos
antipalúdicos.
Percentagem de países tendo entrado em linha de conta com factores de risco
ambientais para o paludismo no planeamento de projectos de desenvolvimento.
Número de países onde o programa da escola primária inclui a procura de prevenção e
tratamento do paludismo
Desenvolvimento
de recursos
humanos
Presença de pessoal com capacidade técnica (incluindo DITIDI) ao nível exigido de
prestação de serviço
Aumento da percentagem em conhecimentos, atitudes e práticas a nível comunitário.
Investigação
incluindo
investigação
prática
interdisciplinar
Número de novos medicamentos e meios antipalúdicos desenvolvidos para utilização a
nível de comunidade e de instituição.
Percentagem de países com colaboração efectiva em investigação prática entre
instituições nacionais e ministérios da saúde.
Número de países tendo estabelecido mecanismos para desenvolvimento e
coordenação de programas de investigação prioritários a nível nacional incluindo o
desenvolvimento de vacinas.
Resultados de investigação incorporados em estratégias de controlo.
Novas descobertas em medicina tradicional.
120
A.3. Estrutura de Notificação
Instituições
Mecanismos
1. Informação aos chefes de
estado e governos
■ Reunião dos Chefes de Estado
e de Governo da OUA
Os Directores Regionais de OMS/AFRO/EMRO, de acordo com o
Secretário-Geral da OUA, apresentarão um relatório de situação sobre a
implementação do Programa de Acção da Declaração de Abuja à reunião anual
dos Chefes de Estado e de Governo da OUA.
Avaliação: – Reuniões extraordinárias de Chefes de Estado e Governo
serão realizadas para analisar e avaliar o progresso conseguido nos anos 2005
(meio termo) e 2010 (fim do termo).
2. Informação aos ministros da
saúde
■Ministros da saúde da OUA
■Reuniões do Comité Regional
da AFRO/EMR
Os Directores Regionais de OMS/AFRO/EMRO, de acordo com o
Secretário-Geral da OUA, apresentarão um relatório de situação sobre a
implementação do Programa de Acção da Declaração de Abuja à reunião anual
dos Ministros da Saúde da OUA.
Os Directores Regionais de OMS/AFRO/EMRO, grupos sub-regionais
tais como ECOWAS, Comunidade da África Oriental (EAC), Comunidade de
Desenvolvimento da África Austral (SADC), Secretariado Regional de Saúde do
Commonwealth para a África Oriental e Austral (CRHSESA) e outros parceiros,
de acordo com o Secretário-Geral da OUA, apresentarão um relatório de
situação sobre a implementação do Programa de Acção da Declaração de Abuja
às reuniões dos Comités
Regionais da OMS da AFRO e EMRO.
3. Informação a parceiros
■Reunião Mundial de Parceiros
em FRP (Genebra)
■Reunião Regional de
Parceiros/Grupo Especial em
FRP
■Parceiros a nível nacional
Os Directores Regionais de OMS/AFRO/EMRO, de acordo com o
Gestor do Projecto FRP/Sede, apresentarão um relatório de situação sobre a
implementação do Programa de Acção da Declaração de Abuja à reunião dos
parceiros de FRP Mundial.
O Director Regional de OMS/AFRO apresentará um relatório de
situação sobre a implementação do Programa de Acção da Declaração de Abuja
à reunião regional de parceiros/Grupo Especial em FRP.
Os Ministérios da Saúde informarão os parceiros a nível nacional sobre
o progresso realizado na implementação do Programa de Acção da Declaração
de Abuja
4. Notificação pelos países
■Relatórios anuais
Em colaboração com países e parceiros, OMS/AFRO/EMRO
elaborarão um modelo que permita aos países utilizar informações existentes
para notificar anualmente o progresso conseguido na implementação do
Programa de Acção da Declaração de Abuja.
Adaptada da cimeira de Abuja (25-04-2000)
121
A.4. Características Biológicas dos Plasmodium
122
ANEXO B: ANÁLISE DAS AMOSTRAS
B.1. Exactidão
Classes Exactidão do Produtor Exactidão do Usuário
Água profunda 100.00% 100.00%
Água de bordo 100.00% 100.00%
Água com coberto Vegetal 100.00% 100.00%
Outra água 100.00% 100.00%
Floresta 100.00% 100.00%
Formações arbustivas 100.00% 100.00%
Áreas agrícolas 100.00% 100.00%
Mangal 100.00% 100.00%
Outras classes 100.00% 100.00%
123
B.2. Número de pixéis de cada amostra
Água
profunda
Amostra
01
1566
Amostra
02
271
Amostra
03
307
Amostra
04
394
Total das
amostras
2538
Água de
bordo
Amostra
05
824
Amostra
06
744
Amostra
07
418
Amostra
08
262
Amostra
09
341
Total das
amostras
2589
Água com
coberto
vegetal
Amostra
10
215
Amostra
11
261
Amostra
12
282
Amostra
13
215
Amostra
14
235
Total das
amostras
1208
Outra
água
Amos 15
474
Amos 16
224
Amos 17
418
Amos 18
467
Total das
Amos
1583
Floresta
Amos 19
1298
Amos 20
754
Amos 21
972
Amos 22
1350
Amos 23
860
Amos 24
966
Amos 25
1086
Total das
Amos
7286
Formações
arbustivas
Amos 26
283
Amos 27
253
Amos 28
536
Amos 29
371
Total das
Amos
1443
Áreas
agrícolas
Amos 30
825
Amos 31
866
Amos 32
811
Amos 33
754
Amos 34
263
Total das
Amos
3519
Mangal
Amos 35
1589
Amos 36
395
Amos 37
302
Amos 38
511
Amos 39
474
Amos 40
637
Total das
Amos
3908
Outras
Classes
Amos 41
780
Amos 42
627
Amos 43
728
Amos 44
890
Amos 45
571
Amos 46
683
Amos 47
439
Amos 48
8273
Total das
Amos
12991
124
B.3. Tabela do Desempenho
Desempenho geral 100.00%
Confusão média 0.00%
Abstenção média 0.00%
Estatística KHAT 100%
Variância KHAT 0.000e+000
Estatística TAU 100.00%
125
ANEXO C: HISTOGRAMA DAS BANDAS
C. 1) Banda 1
C. 2) Banda 2
C. 3) Banda 3
C. 4) Banda 4
126
C. 5) Banda 5
C. 6) Banda 6
C.7) Histograma NDVI
127
ANEXO D: MAPAS
D1) Consultas pré-natais 2012
D2) Consultas pré-natais 2013
128
D3) Áreas agrícolas
D4) Gota Espessa em 2012
129
D5) Gota Espessa em 2013
D6) Tratamento Preventivo Intermitente 1 (2012)
130
D7) Tratamento Preventivo Intermitente 2 (2012)
D8) Tratamento Preventivo Intermitente 1 (2013)
131
D9) Tratamento Preventivo Intermitente 2 (2013)
132
ANEXO C: TABELAS
E1) Dados Utilizados
Região Bafatá Biombo Bissau Bolama-
Bijagós Cacheu Gabú Oio Quinara
Tombal
i
População 2012 211662 99947 404396 33385 192010 219811 226846 64278 94752
Densidade populacional 36,31 132,04 4872,24 21,66 40,59 24,31 41,61 21,74 27,72
Área das regiões 582913 75695 8300 154153 473083 904329 545134 295632 341852
Número de casos 2012 18229 7269 44352 5600 10778 23464 6445 6159 7390
Número de casos 2013 21425 7311 37564 3728 9660 28229 5841 6492 4974
Taxa de variações de
Número de casos 17,53 0,58 -15,30 -33,43 -10,37 20,31 -9,37 5,41 -32,69
Taxa de incidência 2012 0,09 0,07 0,11 0,17 0,06 0,11 0,03 0,10 0,08
Taxa de incidência 2013 0,10 0,07 0,09 0,11 0,05 0,13 0,03 0,10 0,05
Taxa de variação de
incidência 17,53 0,58 -15,30 -33,43 -10,37 20,31 -9,37 5,41 -32,69
Número de casos 2012
menor de 5 anos 6529 3729 15928 2270 4525 9675 2790 2321 3034
Número de casos 2013
menor de 5 anos 7515 3248 12649 1309 3892 11690 2087 2220 1599
Taxa de variação 15,1 -12,9 -20,6 -42,3 -14,0 20,8 -25,2 -4,4 -47,3
% Número de casos
2012 menor de 5 anos 36 51 36 41 42 41 43 38 41
% Número de casos
2013 menor de 5 anos 35 44 34 35 40 41 36 34 32
Número de casos 2012
maior de 5 anos 11700 3533 28424 3330 6253 13789 3655 3838 4356
133
E2) Dados Utilizados
Região Bafatá Biombo Bissau Bolama-
Bijagós Cacheu Gabú Oio Quinara Tombali
Número de casos 2013
maior de 5 anos 13910 4063 24915 2419 5768
1653
9
375
4 4272 3375
Taxa de variação 18,89 15,00 -12,35 -27,36 -7,76 19,94 2,71 11,31 -22,52
% Número de casos
2012 maior de 5 anos 64 49 64 59 58 59 57 62 59
% Número de casos
2013 maior de 5 anos 65 56 66 65 60 59 64 66 68
Óbitos notificados em
2012 56 3 188 3 7 99 6 6 4
Óbitos notificados em
2013 55 3 145 3 13 104 7 61 5
Taxa de variação dos
óbitos -1,79 0,00 -22,87 0,00 85,71 5,05
16,6
7 916,67 25
% Óbitos em 2012 0,3 0,0 0,4 0,1 0,1 0,4 0,1 0,1 0,1
% Óbitos em 2013 0,3 0,0 0,4 0,1 0,1 0,4 0,1 0,9 0,1
% de letalidade 2012 3 0 4 1 1 4 1 1 1
% de letalidade 2013 3 0 4 1 1 4 1 9 1
Número de hospitais 2 2 3 3 2 2 3 5 3
Número de camas 124 17 337 82 148 127 68 70 117
Gota espessa em 2012 2377 5420 30983 2074 7549 6237 287
4 1961 1575
% Gota espessa em 2012 1 5 8 6 4 3 1 3 2
Gota espessa Positiva em
2012 567 1929 12312 810 2308 3360 961 698 602
E3) Dados Utilizados
Região Bafatá Biombo Bissau Bolama-Bijagós Cacheu Gabú Oio Quinara Tombali
% Gota espessa positiva em 2012 24 36 40 39 31 54 33 36 38
Gota espessa em 2013 4067 9728 38131 2176 7082 7453 4517 2614 2247
% Gota espessa em 2013 2 10 9 7 4 3 2 4 2
Gota espessa positiva em 2013 1653 3846 11620 1467 3043 2090 893 1871 664
% Gota espessa positiva em 2013 41 40 30 67 43 28 20 72 30
Taxa de variação de Gota espessa 71,10 79,48 23,07 4,92 -6,19 19,50 57,17 33,30 42,67
Teste de Diagnóstico Rápido em 2012 16772 3278 28191 1130 13833 10166 10059 4588 9010
% Teste de Diagnóstico Rápido em 2012 8 3 7 3 7 5 4 7 10
Teste de Diagnóstico Rápido Positivo em 2012 7285 1075 4230 378 2299 4558 4242 770 1991
% Teste de Diagnóstico Rápido positivo 2012 43 33 15 33 17 45 42 17 22
Teste de Diagnóstico Rápido em 2013 19977 8270 40707 3324 11323 21236 9854 4718 7850
% Teste de Diagnóstico Rápido em 2013 9 8 10 10 6 10 4 7 8
Teste de Diagnóstico Rápido Positivo em 2013 9964 3301 9634 1876 4115 15222 4592 1596 2955
% Teste de Diagnóstico Rápido positivo 2013 50 40 24 56 36 72 47 34 38
Taxa de variação Teste de Diagnóstico Rápido 2013 19,11 152,29 44,40 194,16 -18,15 108,89 -2,04 2,83 -12,87
T. variação % Teste de Diagnóstico Rápido positivo 14,83 21,71 57,73 68,72 118,67 59,87 10,50 101,56 70,35
134
E4) Dados Utilizados
Região Bafatá Biombo Bissau Bolama-
Bijagós Cacheu Gabú Oio Quinara Tombali
Total de doentes
tratados com
antipalúdico 2012
11902 7170 19428 4062 9546 17948 6431 4560 6401
% Total de doentes
tratados com
antipaludi12
65 99 44 73 89 76 100 74 87
Total de doentes
tratados com
antipalúdico 2013
15641 8393 21051 3048 8035 24435 4872 5213 4682
% Total de doentes
tratados com
antipalúdico 2013
73 115 56 82 83 87 83 80 94
Total de Doentes
Tratados com Quinino
2012
3106 371 821 550 1198 1097 1471 1428 645
% Total de Doentes
Tratados com Quinino
2012
17 5 2 10 11 5 23 23 9
Total de Doentes
Tratados com Quinino
2013
3068 433 1139 1421 1070 1928 466 951 399
% Total de Doentes
Tratados com Quinino
2013
14 6 3 38 11 7 8 15 8
Tratamento Preventivo
Intermitente (1) 2012 525 3110 3943 788 1445 2152 4564 1672 2439
% Tratamento
Preventivo Intermitente
(1) 2012
0 3 1 2 1 1 2 3 3
Tratamento Preventivo
Intermitente (2) 2012 53 1848 2384 461 703 919 1998 929 1518
% Tratamento
Preventivo Intermitente
(2) 2012
0 2 1 1 0 0 1 1 2
Tratamento Preventivo
Intermitente (1) 2013 5368 5162 5514 667 3837 4135 6113 1447 2337
% Tratamento
preventivo intermitente
(1) 2013
3 5 1 2 2 2 3 2 2
Tratamento Preventivo
Intermitente (2) 2013 2014 2938 3782 417 2417 1788 2935 793 1625
% Tratamento
preventivo intermitente
(2) 2013
1 3 1 1 1 1 1 1 2
135
E5) Dados Utilizados
Região Bafatá Biombo Bissau Bolama-
Bijagós Cacheu Gabú Oio Quinara Tombali
Total Exames
Realizados em 2012 18229 7262 44352 5605 10778 23464 6445 6159 7390
% Exames Realizados
em 2012 9 7 11 17 6 11 3 10 8
Total de Exames
Realizados em 2013 11617 7147 21254 3343 7158 17312 5485 3467 3619
% de Exames
Realizados em 2013 5 7 5 10 4 8 2 5 4
Taxa de variação de
Exames Realizados -36,272 -1,584 -52,079 -40,357 -33,587 -26,219
-
14,8
95
-43,708 -51,028
Consultas Pré-natal
em 2012 8727 4386 6402 1121 5624 8936 9262 2115 3852
% de consultas Pré
natal em 2012 4 4 2 3 3 4 4 3 4
Consultas Pré-natal
em 2013 7985 7462 6830 949 6057 12811 7850 2195 3082
% de consultas pré-
natal em 2013 4 7 2 3 3 6 3 3 3
Total de tratamento
com antipalúdico e
quinino em 2012
26910 14711 39677 8674 20290 36993 1433
3 10548 13447
Gota espessa e Teste
de Diagnóstico Rápido
em 2013
24044 17998 78838 6868 18405 28689 1437
1 7332 10097
Total de MILDAS em
2012 7139 3390 18803 980 10673 13988
1089
7 4463 3486
Total de MILDAS em
2013 15661 4530 26203 2983 15203 19035
2300
7 4763 4883
Taxa de variação 119,37 33,63 39,36 204,39 42,44 36,08 111,
13 6,72 40,07
% de MILDAS em
2012 3 3 5 3 6 6 5 7 4
% de MILDAS em
2013 7 5 6 9 8 9 10 7 5
E6) Dados Utilizados
Região TtACTQUI13 P_TPalu13
Bafatá 25605 220
Biombo 11694 164
Bissau 30685 144
Bolama-Bijagós 4924 147
Cacheu 12150 170
Gabú 39657 229
Oio 9464 173
Quinara 6809 196
Tombali 7637 211